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. 파일 > 옵션 > 일반을 선택합니다. 매크로 위치에서 매크로 파일 저장 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.

다운로드 GOF.mac

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 보기 > 명령줄/기록 표시을 선택하고 다음을 입력합니다.

%GOF C1 C2

실행을(를) 클릭합니다.