: "Chi-karierter Test" ist häufig Schnellschrift für den chi-karierten Test von Pearson.

Ein chi-karierter Test, auch gekennzeichnet als Chi-Quadrat-Test oder Test, ist jeder statistische Hypothese-Test, in dem der ausfallende Vertrieb des statistischen Tests ein chi-karierter Vertrieb ist, wenn die ungültige Hypothese, oder irgendwelcher wahr ist, in dem das asymptotisch wahr ist, bedeutend, dass der ausfallende Vertrieb (wenn die ungültige Hypothese wahr ist) gemacht werden kann, einem chi-karierten Vertrieb so nah näher zu kommen, wie gewünscht durch das Bilden der Beispielgröße groß genug.

Einige Beispiele von chi-karierten Tests, wo der chi-karierte Vertrieb nur ungefähr gültig ist:

• Der chi-karierte Test von Pearson, auch bekannt als die chi-karierte Güte-passend prüfen oder chi-karierter Test auf die Unabhängigkeit. Wenn erwähnt, ohne irgendwelche Modifikatoren oder ohne anderen ausschließenden Zusammenhang wird dieser Test gewöhnlich verstanden (für einen genauen Test, der im Platz dessen verwendet ist, sieh den genauen Test von Fisher).
• Die Korrektur von Yates für die Kontinuität, auch bekannt als der chi-karierte Test von Yates.
• Cochran-Mantel-Haenszel chi-karierter Test.
• Der Test von McNemar, der in bestimmten 2 × 2 Tische mit der Paarung verwendet ist
• Geradlinige-durch-geradlinig Vereinigung chi-karierter Test
• Der Handkoffer-Test in der Zeitreihe-Analyse, für die Anwesenheit der Autokorrelation prüfend
• Wahrscheinlichkeitsverhältnis prüft im allgemeinen statistischen Modellieren, um zu prüfen, ob es Beweise des Bedürfnisses gibt, sich von einem einfachen Modell bis ein mehr kompliziertes zu bewegen (wo das einfache Modell innerhalb des komplizierten verschachtelt wird).

Ein Fall, wo der Vertrieb des statistischen Tests ein genauer chi-karierter Vertrieb ist, ist der Test, dass die Abweichung einer normalerweise verteilten Bevölkerung einen gegebenen auf einer Beispielabweichung gestützten Wert hat. Solch ein Test ist in der Praxis ungewöhnlich, weil Werte von Abweichungen, um dagegen zu prüfen, selten genau bekannt sind.

Chi-karierter Test auf die Abweichung in einer normalen Bevölkerung

Wenn eine Probe der Größe n von einer Bevölkerung genommen wird, die eine Normalverteilung hat, dann gibt es ein wohl bekanntes Ergebnis (sieh Vertrieb der Beispielabweichung), der einem Test erlaubt, daraus gemacht zu werden, ob die Abweichung der Bevölkerung einen vorher bestimmten Wert hat. Zum Beispiel könnte ein Fertigungsverfahren in der stabilen Bedingung seit einem langen Zeitraum gewesen sein, einen Wert für die Abweichung erlaubend, im Wesentlichen ohne Fehler bestimmt zu werden. Nehmen Sie an, dass eine Variante des Prozesses geprüft wird, eine kleine Probe von Produktsachen verursachend, deren Schwankung geprüft werden soll. Der Test statistischer T in diesem Beispiel konnte veranlasst werden, die Summe von Quadraten über die Probe zu sein, die bösartig, durch den nominellen Wert für die Abweichung (d. h. den Wert geteilt ist, der als haltend zu prüfen ist). Dann hat T einen chi-karierten Vertrieb mit n  1 Grade der Freiheit. Zum Beispiel, wenn die Beispielgröße 21 ist, ist der Gutbereich für T für eine Signifikanzebene von 5 % der Zwischenraum 9.59 zu 34.17.

Siehe auch

• Der chi-karierte Test von Pearson auf eine ausführlichere Erklärung
• Chi-karierter Vertrieb
• Chi-karierter Test nomogram
• G-Test
• Wahrscheinlichkeitsverhältnis-Tests werden Tests ungefähr gechi-quadratisch-macht
• Der Test von McNemar, ein chi-karierter Test, der für bestimmte Kontingenztabellen mit paarweise angeordneten Daten verwendet ist
• t prüfen
• Der Wald-Test kann gegen einen chi-karierten Vertrieb bewertet werden
• Corder, G.W. Vorarbeiter, D.I. (2009). Nichtparametrische Statistik für Nichtstatistiker: Eine Schrittweise Annäherung Wiley, internationale Standardbuchnummer 978-0-470-45461-9
• Belaubter Wald, P.E. Nikulin, M.S. (1996) Ein Handbuch zur chi-karierten Prüfung. Wiley, New York. Internationale Standardbuchnummer 0 471 55779 X
• Nikulin, M.S. (1973). "Chi-karierter Test auf die Normalität". In: Verhandlungen der Internationalen Konferenz von Vilnius für die Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik, v.2, Seiten 119-122.

Links

• Staat von Penn Chi Karierte Erklärung und Beispiel
• Chi-karierte Rechenmaschine von GraphPad
• Chi-karierter Test in QtiPlot
• Vassar Universität 2×2 GeChi-quadratisch-macht mit Erwarteten Werten