이산형 데이터의 적합도 검정

이 매크로는 카이-제곱 및 우도 비(G) 통계량을 사용하여 관측 빈도와 귀무 가설의 이산형 확률 분포 사이에 적합도 검정을 수행합니다. 모수를 추정하지 않는 경우 작은 표본 크기에 대해 정확한 p-값을 요청할 수 있습니다. 그렇지 않으면 카이-제곱 근사가 사용됩니다.

매크로 다운로드

Minitab에서 다운로드한 매크로의 위치를 지정해야 합니다. 도구 > 옵션 > 일반을 선택합니다. 매크로 위치에서 매크로 파일을 저장하는 위치로 이동합니다.

중요

기존 웹 브라우저를 사용하는 경우 다운로드 단추를 클릭하면 Minitab 매크로와 .mac 파일 확장자를 공유하는 Quicktime에서 해당 파일을 열 수 있습니다. 매크로를 저장하려면 다운로드 단추를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 다른 이름으로 대상 저장을 선택합니다.

필수 입력

  • 관측 빈도(정수 카운트)가 포함된 열.
  • 기대 개수 또는 귀무 가설의 확률이 포함된 열. 기대 개수가 사용되는 경우, 이 열에 있는 값의 합이 표본 크기와 같아야 합니다. 확률이 사용되는 경우, 합이 1.0이어야 합니다.

선택적 입력

ESTIMATE K
검정 통계량의 자유도가 적절히 감소할 수 있도록 데이터에서 추정된 모수의 수(K)를 지정하기 위해 사용됩니다. K의 기본값은 0입니다.
EXACT
다항 분포를 기반으로 카이-제곱 통계량에 대한 정확한 P-값을 계산하기 위해 사용됩니다. 정확 검정은 범주 수가 비교적 적거나(2 또는 3) 표본 크기가 작아서 카이-제곱 근사를 신뢰할 수 없는 경우에만 호출할 수 있습니다. 이 루틴은 빌트-인 Minitab 함수를 여러 번 호출하기 때문에 표본 크기가 너무 크거나 범주의 수가 너무 많은 경우 매우 비효율적이며 실행하는 데 많은 시간이 필요합니다. 범주가 두 개인 경우 카이-제곱 통계량은 Yates 연속성을 수정하거나 수정하지 않고 계산됩니다.

매크로 실행

관측 빈도가 C1에 있고 기대 개수가 C2에 있다고 가정합니다. 매크로를 실행하려면 편집 > 명령줄 편집기를 선택하고 다음을 입력합니다.

%GOF C1 C2

명령 제출을 클릭합니다.

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