Hypothesis test
Hipotēzes neatkarības $\chi^2$ tests
Neatkarības $\chi^2$ tests ir neparametrisks hipotēzes tests, kas pārbauda, vai divi kategoriski mainīgie ir saistīti, salīdzinot novērotās un gaidāmās frekvences krusttabulā. Tas balstās uz $\chi^2$ kritēriju, ko 1900. gadā ieviesa Karls Pīrsons.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Tikai dalībniekiem
PieteiktiesPiesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Avoti
- Pearson, K. (1900). On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling. Philosophical Magazine, 50(302), 157–175. DOI: 10.1080/14786440009463897 ↗
- Agresti, A. (2007). An Introduction to Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471226185
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Chi-square test of independence. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/statistics/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.
- Kramera VStatistika↔ compare
- Maknēmara testsStatistika↔ compare
Uz to atsaucas
A/B tests (tiešsaistes kontrolēti eksperimenti)Bejesa hī kvadrāta testsBaijesa krusttabulu analīzeBeijesa Fišera precīzais testsKoherana Q testsKouna Kappa koeficientsKramera VKrusta tabulācijas analīzeMaknēmara testsJaudas analīzeAnalīze statistiskajai jaudai attiecību testiemDivu proporciju z-testsRobustā Hī kvadrātā pārbaudeRobustā Fišera precīzā pārbaude
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →