적합도 검정은 예측된 사건 수와 관측된 사건 수가 포아송 분포에 의해 예측되지 않는 방법으로 차이가 나는지 확인하기 위해 사용합니다. 적합도 검정의 p-값이 선택한 유의 수준보다 낮은 경우 포아송 분포가 양호한 적합도를 제공한다는 귀무 가설을 거부할 수 있습니다. 다음 리스트에는 편차의 일반적인 이유가 나와 있습니다.
잘못된 연결 함수
모형에 있는 변수에 대한 고차 항 제외됨
모형에 없는 예측 변수 제외됨
과대산포
편차가 통계적으로 유의한 경우 다른 연결 함수를 사용하거나 모형의 항을 변경할 수 있습니다.
Pearson 적합도 검정
Pearson 적합도 검정은 현재 모형과 전체 모형 간의 불일치를 평가합니다.
해석
적합도 검정은 예측된 사건 수와 관측된 사건 수가 포아송 분포에 의해 예측되지 않는 방법으로 차이가 나는지 확인하기 위해 사용합니다. 적합도 검정의 p-값이 선택한 유의 수준보다 낮은 경우 포아송 분포가 양호한 적합도를 제공한다는 귀무 가설을 거부할 수 있습니다. 다음 리스트에는 편차의 일반적인 이유가 나와 있습니다.
잘못된 연결 함수
모형에 있는 변수에 대한 고차 항 제외됨
모형에 없는 예측 변수 제외됨
과대산포
편차가 통계적으로 유의한 경우 다른 연결 함수를 사용하거나 모형의 항을 변경할 수 있습니다.