Chi-Square TestsWhen using maximum

Chi-Square Tests
When using maximum likelihood methods to compare nested models, a chi-square difference test can be used to statistically test the improvement of the more complex model over the simpler nested model. Define View the MathML source as the lack of fit computed using Equation 4.5 when applied to the complex model that has k C parameters, and define View the MathML source as the lack of fit computed using Equation 4.5 when applied to the simpler model that has kS

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทดสอบ Chi-Square
เมื่อใช้วิธีความเป็นไปได้สูงสุดในการเปรียบเทียบรูปแบบซ้อนกัน สามารถใช้ chi-square ทดสอบความแตกต่างทางสถิติทดสอบปรับปรุงรูปแบบซับซ้อนกว่าแบบซ้อนกันง่ายกว่า กำหนดมุมมองแหล่ง MathML เป็นขาดพอดีคำนวณโดยใช้สมการ 4.5 เมื่อใช้กับรูปแบบซับซ้อนที่มีพารามิเตอร์ k C และกำหนดมุมมองแหล่ง MathML เป็นขาดพอดีคำนวณโดยใช้สมการ 4.5 เมื่อใช้กับรูปแบบเรียบง่ายที่มีเอส < เคซีพารามิเตอร์ สำหรับขนาดค่าตัวอย่างขนาดใหญ่ ความแตกต่างแล้ว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไคสแควร์การทดสอบ
เมื่อมีการใช้วิธีการที่ควรจะเป็นสูงสุดเพื่อเปรียบเทียบรูปแบบการซ้อนกันการทดสอบความแตกต่างไคสแควร์สามารถใช้ในการทดสอบทางสถิติการปรับปรุงรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่ารูปแบบที่ซ้อนกันง่าย กำหนดดูแหล่ง MathML การขาดพอดีคำนวณโดยใช้สมการ 4.5 เมื่อนำไปใช้กับแบบจำลองที่มีความซับซ้อนที่มีพารามิเตอร์ k C, และกำหนดมุมมองแหล่ง MathML การขาดพอดีคำนวณโดยใช้สมการ 4.5 เมื่อนำไปใช้กับรูปแบบที่เรียบง่ายที่มี kS

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไคสแควร์ทดสอบ
เมื่อใช้วิธีความควรจะเป็นสูงสุดเปรียบเทียบกันรุ่น CHI สามารถใช้ตารางการทดสอบความแตกต่างทางสถิติเพื่อทดสอบการปรับปรุงรูปแบบซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่เรียบง่ายที่ซ้อนกันแบบ กำหนดดู MathML แหล่งขาดพอดี คำนวณโดยใช้สมการซับซ้อน 4.5 เมื่อใช้กับรุ่นที่มี K C พารามิเตอร์และกำหนดมุมมอง MathML แหล่งขาดพอดี คำนวณโดยใช้สมการ 4.5 เมื่อใช้ง่ายกว่าแบบที่ KS < KC พารามิเตอร์ สำหรับขนาดตัวอย่างใหญ่ ความแตกต่าง