ScholarGate
सहायक
Hypothesis testClassical statistics

Robust Chi-Square Test

यह रोबस्ट ची-स्क्वायर टेस्ट क्लासिक पियर्सन ची-स्क्वायर फ्रेमवर्क का विस्तार करता है ताकि मानक मान्यताओं - विशेष रूप से न्यूनतम अपेक्षित-सेल-गणना नियम - का उल्लंघन होने पर भी यह विश्वसनीय बना रहे। पावर डाइवर्जेंस स्टैटिस्टिक्स (Cressie & Read, 1984) या रीसैंपलिंग-आधारित सुधारों का उपयोग करके, यह विरल आकस्मिकता तालिकाओं, छोटे नमूनों और असंतुलित श्रेणीबद्ध डेटा के लिए मान्य अनुमान उत्पन्न करता है, जहाँ साधारण ची-स्क्वायर सन्निकटन विफल हो जाता है।

StatMind के साथ लागू करेंजल्द हीवीडियोजल्द हीDownload slides

पूरी विधि पढ़ें

केवल सदस्यों के लिए

यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।

साइन इन करें

Method map

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

स्रोत

  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

इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें

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

इनमें संदर्भित

ScholarGateRobust chi-square test (Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/statistics/robust-chi-square-test · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026