Hypothesis testClassical statistics

آزمون خی‌دو توانمند

آزمون خی‌دو توانمند، چارچوب کلاسیک آزمون خی‌دو پیرسون را گسترش می‌دهد تا زمانی که مفروضات استاندارد - به‌ویژه قاعده حداقل شمارش مورد انتظار سلول - نقض شوند، قابل اعتماد باقی بماند. با استفاده از آماره‌های واگرایی توان (power divergence statistics) (Cressie & Read, 1984) یا اصلاحات مبتنی بر نمونه‌برداری مجدد، استنتاج‌های معتبری را برای جداول توافقی پراکنده، نمونه‌های کوچک و داده‌های طبقه‌بندی نامتعادل که تقریب معمولی خی‌دو در آن‌ها از کار می‌افتد، تولید می‌کند.

به‌کارگیری با StatMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

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

منابع

  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

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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

ارجاع‌شده در

ScholarGateRobust chi-square test (Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/statistics/robust-chi-square-test · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026