Robust chi-square test
The robust chi-square test extends the classic Pearson chi-square framework to remain reliable when standard assumptions — especially the minimum expected-cell-count rule — are violated. Using power divergence statistics (Cressie & Read, 1984) or resampling-based corrections, it produces valid inferences for sparse contingency tables, small samples, and unbalanced categorical data where the ordinary chi-square approximation breaks down.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
- 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
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. · ISBN 978-0471360933
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।