Hypothesis testClassical statistics

Робастен хи-квадрат тест

Робастният хи-квадрат тест разширява класическата рамка на хи-квадрат теста на Пиърсън, за да остане надежден, когато стандартните допускания – особено правилото за минимален очакван брой клетки – са нарушени. Използвайки статистики за степенно отклонение (Cressie & Read, 1984) или корекции, базирани на повторно вземане на проби, той произвежда валидни изводи за разредени контингентни таблици, малки извадки и небалансирани категорийни данни, където обикновената хи-квадрат апроксимация се проваля.

Приложете с StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Cressie, N., & Read, T. R. C. (1984). Multinomial goodness-of-fit tests. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 46(3), 440–464. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1984.tb01318.x
  2. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/statistics/robust-chi-square-test

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateRobust chi-square test (Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/statistics/robust-chi-square-test · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026