Hva er Goodness-Of-Fit?
Godhet med fit-test er en statistisk hypotetest for å se hvor godt eksempeldata passer til en distribusjon fra en populasjon med normalfordeling. Sagt annerledes, denne testen viser om eksempeldataene representerer dataene du forventer å finne i den faktiske populasjonen, eller om de på en eller annen måte er skjev. Goodness-of-fit etablerer avviket mellom de observerte verdiene og de som ville forventes av modellen i en normalfordelingssak.
Det er flere metoder for å bestemme god passform. Noen av de mest populære metodene som brukes i statistikk inkluderer chi-square, Kolmogorov-Smirnov-testen, Anderson-Darling-testen og Shipiro-Wilk-testen.
Viktige takeaways
- Goodness-of-fit-tester er statistiske tester som tar sikte på å bestemme om et sett med observerte verdier samsvarer med de som er forventet i henhold til den aktuelle modellen. Det er flere typer tester av godhet-av-fit, men den vanligste er chi-square-testen. tester kan vise deg om eksempeldataene dine passer til et forventet sett med data fra en populasjon med normal distribusjon.
Forstå Good-Of-Fit
Goodness-of-fit-tester blir ofte brukt i beslutningsprosesser i bedriften. For å beregne en chi-square good-of-fit, er det nødvendig å først oppgi nullhypotesen og den alternative hypotesen, velge et signifikansnivå (for eksempel α = 0, 5) og bestemme den kritiske verdien.
Den vanligste testen for god passform er chi-kvadrat-testen, vanligvis brukt til diskrete fordelinger. Chi-kvadrat-testen brukes utelukkende for data satt i klasser (binger), og den krever en tilstrekkelig prøvestørrelse for å gi nøyaktige resultater.
Goodness-of-fit-tester blir ofte brukt for å teste for normaliteten til rester eller for å bestemme om to prøver er samlet fra identiske fordelinger.
Eksempel på en godhet-av-fit-test
For eksempel kan et lite treningssenter i samfunnet operere under forutsetning av at det har sitt høyeste oppmøte på mandager, tirsdager og lørdager, gjennomsnittlig oppmøte på onsdager og torsdager og laveste oppmøte på fredager og søndager. Basert på disse forutsetningene sysselsetter treningsstudioet et visst antall ansatte hver dag for å sjekke inn medlemmer, rene fasiliteter, tilby treningstjenester og undervise i klasser.
Treningsstudioet har imidlertid ikke gode resultater, og eieren ønsker å vite om disse forutsetningene om oppmøte og bemanningsnivå er riktige. Eieren bestemmer seg for å telle antall treningsdeltagere hver dag i seks uker. Han kan deretter sammenligne treningsstudioets antatte oppmøte med det observerte oppmøtet ved hjelp av en chi-square good-of-fit-test for eksempel. Med de nye dataene kan han bestemme hvordan han best kan administrere treningsstudioet og forbedre lønnsomheten.
