포아송에 대한 적합도 검정

한 가전제품 회사의 품질 엔지니어가 텔레비전 수상기당 결점 수가 포아송 분포를 따르는지 여부를 확인하려고 합니다. 엔지니어는 텔레비전 300대를 랜덤하게 선택하여 텔레비전당 결점 수를 기록합니다.

  1. 표본 데이터 텔레비전결점.MTW를 엽니다.
  2. 통계분석 > 기초 통계 > 포아송에 대한 적합도 검정을 선택합니다.
  3. 변수결점을 입력합니다.
  4. 빈도 변수: (옵션)관측을 입력합니다.
  5. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

귀무 가설은 데이터가 포아송 분포를 따른다는 것입니다. p-값이 0.000으로, 유의 수준 0.05보다 작기 때문에 엔지니어는 귀무 가설을 기각하고 데이터가 포아송 분포를 따르지 않는다는 결론을 내립니다. 그래프는 범주 1과 3에 대해 관측값과 기대값의 차이가 크고, 범주 3의 카이-제곱 통계량에 대한 기여도가 가장 높다는 것을 보여줍니다.

포아송 적합도 검정: 결점

방법 빈도(관측)
기술 통계량 N 평균 300 0.536667 결점에 대한 관측 및 기대 카운트 관측 카이-제곱에 결점 포아송 확률 개수 기대 카운트 대한 기여도 0 0.584694 213 175.408 8.056 1 0.313786 41 94.136 29.993 2 0.084199 18 25.260 2.086 >=3 0.017321 28 5.196 100.072
카이-제곱 검정 귀무 가설 H₀: 데이터가 포아송 분포를 따름 대립 가설 H₁: 데이터가 포아송 분포를 따르지 않음

DF 카이-제곱 P-값 2 140.208 0.000

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