The classic χ2 statistic for testin

The classic χ2 statistic for testing goodness-of-fit has long been a cornerstone of modern statistical practice. The statistic consists of a sum in which each summand involves division by the probability associated with the corresponding bin in the distribution being tested for goodness-of-fit. Typically this division should precipitate rebinning to uniformize the probabilities associated with the bins, in order to make the test reasonably powerful. With the now widespread availability of computers, there is no longer any need for this. The present paper provides efficient black-box algorithms for calculating the asymptotic confidence levels of a variant on the classic χ2 test which omits the problematic division. In many circumstances, it is also feasible to compute the exact confidence levels via Monte Carlo simulation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คลาสสิ χ2 สถิติสำหรับทดสอบความดีพอได้หลักสำคัญของสถิติปฏิบัติทันสมัย สถิติประกอบด้วยผลรวมซึ่งแต่ละ summand เกี่ยวข้องกับหาร โดยความน่าเป็นที่เกี่ยวข้องกับช่องเก็บที่สอดคล้องกันในการกระจายการทดสอบสำหรับความดีของพอดี โดยทั่วไปส่วนนี้ควร precipitate rebinning เพื่อ uniformize กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับช่อง เพื่อให้การทดสอบมีประสิทธิภาพประหยัด มีพร้อมใช้งานอย่างแพร่หลายขณะนี้คอมพิวเตอร์ มีไม่จำเป็นสำหรับการนี้ ปัจจุบันกระดาษให้อัลกอริทึมกล่องดำที่มีประสิทธิภาพสำหรับการคำนวณระดับความเชื่อมั่น asymptotic ของตัวแปรในการทดสอบ χ2 คลาสสิกที่ตัดส่วนที่เป็นปัญหา ในหลายกรณี ก็ยังสามารถคำนวณระดับความเชื่อมั่นแน่นอนผ่านการจำลอง Carlo มอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สถิติχ2คลาสสิกสำหรับการทดสอบความดีของพอดีมีมานานรากฐานที่สำคัญของการปฏิบัติทางสถิติที่ทันสมัย สถิติประกอบด้วยผลรวมที่เกี่ยวข้องกับแต่ละตัวตั้งหารด้วยความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับการบินที่สอดคล้องกันในการกระจายการทดสอบสำหรับความดีของพอดี โดยปกติส่วนนี้ควรจะตกตะกอน rebinning uniformize ความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับถังขยะในการที่จะทำให้การทดสอบที่มีประสิทธิภาพพอสมควร ด้วยความพร้อมอย่างกว้างขวางในขณะนี้ของคอมพิวเตอร์มีไม่จำเป็นต้องใด ๆ นี้ กระดาษในปัจจุบันให้มีประสิทธิภาพขั้นตอนวิธีกล่องดำสำหรับการคำนวณระดับความเชื่อมั่นของ asymptotic ตัวแปรในการทดสอบχ2คลาสสิกซึ่งละเว้นส่วนที่มีปัญหา ในสถานการณ์ที่หลายคนก็ยังเป็นไปได้ที่จะคำนวณระดับความเชื่อมั่นที่ถูกต้องผ่านการจำลอง Monte Carlo

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การχคลาสสิก 2 สถิติเพื่อการทดสอบภาวะสารูปสนิทดี ได้รับการสำคัญของการปฏิบัติทางสถิติที่ทันสมัย สถิติประกอบด้วยผลรวมซึ่งในแต่ละ summand เกี่ยวข้องกับ กอง โดยความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับถังที่สอดคล้องกันในการกระจายการใช้ความดีของพอดีโดยปกติแล้วส่วนนี้จะอยู่ rebinning เพื่อ uniformize ความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับถังขยะเพื่อที่จะทำให้การทดสอบมีประสิทธิภาพพอสมควร ด้วยความพร้อมในขณะนี้แพร่หลายของคอมพิวเตอร์จะไม่มีความต้องการนี้ใด ๆกระดาษ ปัจจุบันมีขั้นตอนวิธีกล่องสีดำที่มีประสิทธิภาพสำหรับการคำนวณเฉลี่ยที่ระดับความเชื่อมั่นของตัวแปรในการคลาสสิกχ 2 แบบทดสอบที่ตัดส่วนที่มีปัญหา ในหลายสถานการณ์ นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะคำนวณระดับความเชื่อมั่นที่แน่นอนผ่านทางมอนติคาร์โล