Robusni hi-kvadrat test
Robusni hi-kvadrat test proširuje klasični Pearsonov hi-kvadrat okvir kako bi ostao pouzdan kada se standardne pretpostavke – osobito pravilo o minimalnom očekivanom broju u ćelijama – prekrše. Koristeći statistike divergencije snage (Cressie & Read, 1984) ili korekcije temeljene na ponovnom uzorkovanju, proizvodi valjane zaključke za rijetke tablice kontingencije, male uzorke i neuravnotežene kategorijske podatke gdje uobičajena hi-kvadrat aproksimacija zakaže.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Chi-kvadrat test neovisnostiStatistika↔ compare
- Fisherov egzaktni testStatistika↔ compare
- Robusna Fisherova egzaktna statistička metodaStatistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →