用于离散数据的拟合优度检验

此宏同时使用卡方和似然比 (G) 统计量在观测频率和假设离散概率分布之间进行拟合优度检验。当未估计任何参数时，可为小样本大小请求精确 p 值。否则，将使用卡方近似。

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ESTIMATE K: 用于指定根据数据估计的参数的数量 (K)，以便检验统计量的自由度可以相应地降低。K 的默认值为零。
EXACT: 用于根据多项分布来计算卡方统计量的准确 P 值。只有在类别相对较少（2 到 3 个）并且/或者样本过小导致卡方近似不可靠时，才应当调用准确测试。该操作会多次调用 Minitab 内置函数，因而效率非常低，如果样本太大或者类别太多，执行该操作将花费大量时间。在两个类别的特例中，卡方统计量会同时使用不带 Yates 校正和带 Yates 校正的方式计算，以保证连续性。

假设观测频率在 C1 中，期望值在 C2 中。要运行此宏，请选择查看 > 命令行/历史记录，然后键入：

%GOF C1 C2

单击运行。