포아송에 대한 적합도 검정 예

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.

방법

빈도(관측)

기술 통계량

N	평균
300	0.536667

결점에 대한 관측 및 기대 카운트

결점	포아송 확률	관측 개수	기대 카운트	카이-제곱에 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