적합도 검정 – 프로빗 분석에 대한 p-값

선택한 분포가 데이터를 얼마나 잘 적합하는지 평가하려면 Pearson 및 이탈도 적합도 측도를 사용합니다.

분석을 시행한 후 적합도 검정에 대한 p-값을 검토합니다.

  • p-값이 크다는 것은 모형이 데이터에 적합하다는 것을 의미합니다.
  • p-값이 작다는 것은 모형으로부터 예측된 확률이 데이터에서 관측된 값과 유의하게 다르다는 것을 나타냅니다. 따라서 모형이 데이터에 적합하지 않습니다. 모형의 적합도를 개선하려면 다른 분포를 선택해야 합니다.

특정 모형을 사용해야 할 특별한 이유가 없다면 다른 모형을 사용하여 프로빗 분석을 시행한 후 적합도 p-값이 가장 큰 모형을 선택합니다.

출력 예

적합도 검정 방법 카이-제곱 DF P Pearson 1.19972 6 0.977 이탈도 1.22858 6 0.975 공차 분포

해석

앞유리 데이터의 경우 p-값(0.977 및 0.975)이 크다는 것은 선택한 분포가 데이터를 적절하게 적합시킨다는 것을 나타냅니다.

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