표본과 모수 분포 분석(임의 관측 중단) 값의 일치성

표본과 값의 일치성 - 가설 검정

분포 모수가 지정된 값(예를 들어 과거 분포의 모수)과 같은지 여부를 검정할 수 있습니다.

카이-제곱 검정을 통해 분포 모수가 지정된 값과 유의하게 다른지 여부를 확인할 수 있습니다. p-값과 사용자가 미리 정한 α-값을 비교합니다.

카이-제곱	DF	P
22.3245	1	0.000

소음기 데이터의 경우 검정은 새로운 유형의 소음기에 대해 주행한 거리에 대한 분포의 형상 모수가 5와 유의하게 다른지 여부를 검정하는 것입니다. 과거 데이터에 따라 형상 모수는 일반적으로 5입니다.

p-값 0.00이 α-값 0.05보다 작으므로 형상 모수가 5와 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다 따라서 새로운 유형의 소음기 분포에 대한 형상 모수는 이전 데이터의 형상 값과 다릅니다.

Minitab에서는 또한 카이-제곱 검정과 연관된 Bonferroni 신뢰 구간을 제공하여 합리적인 모수 값의 구간을 제공합니다.

형상 모수:

변수	하한	추정치	상한
신제품 시작 마일 수	5.436	5.768	6.120

소음기 데이터의 경우 새로운 유형의 소음기에 대한 합리적인 형상 모수 값은 5.436와 6.12 사이입니다. 형상 = 5라는 귀무 가설이 기각되었기 때문에 구간에 5가 포함되지 않습니다.