표본과 모수 분포 분석(우측 관측 중단) 값의 일치성

표본과 값의 일치성 - 0.5와 동일한 척도에 대한 검정

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

카이-제곱 검정은 분포 모수가 지정된 값과 유의하게 다른지 여부를 확인합니다. p-값과 사용자가 미리 정한 α-값을 비교합니다.

카이-제곱	DF	P
0.0502652	1	0.823

엔진 와인딩 데이터의 경우 검정은 80°C에서 수행되는 엔진 와인딩에 대한 로그 정규 분포의 척도 모수가 0.5와 유의하게 다른지 여부를 검정하는 것입니다. 과거 데이터에 따라 척도 모수는 일반적으로 0.5입니다.

p-값 0.823이 α-값 0.05보다 크기 때문에 척도 모수가 0.5와 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있는 충분한 증거가 없습니다. 따라서 엔지니어는 현재 데이터에 대한 척도 모수가 과거 척도 값과 다르지 않다고 가정합니다.

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

척도 모수:

변수	하한	추정치	상한
80도	0.3808	0.4862	0.6208

엔진 와인딩 데이터의 경우 80°C에서 검사되는 와인딩에 대한 합리적인 로그 정규 척도 모수 값은 0.3808과 0.6208 사이입니다. 척도 = 0.5라는 귀무 가설을 기각하기에 충분한 증거가 없기 때문에 구간에 0.5가 포함됩니다.