作者tokyo291 (工口工口)
看板Statistics
标题[问题]卡方goodness of fit检定的自由度计算
时间Fri Dec 21 18:30:11 2012
目前看到在goodness of fit test
在计算自由度的版本有下面这些
1.k-1 k:类别数
2.k-p-1 k:number of categories or classes remaining after combining classes
p:number of parameter estimated from the data
而自由度的一开始的计算是根据
d.f.=原资料的自由变数个数-H0假设下的自由变数个数所得到
请问正确的自由度算法是何者?
还是依据观察到的资料不同(像是有0或是有合并类别的情况)
而会有不同计算自由度的方式
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 114.39.185.46
1F：→ yhliu:(1) k-p-1 适用於单边数数值资料以分组方式配适一个分布. 12/21 23:22
2F：→ yhliu: k 是分组数, p 是估计之(自由)参数个数. 12/21 23:23
3F：→ yhliu:(2) p-q 适用於任何形式的 goodness of fit 问题. 12/21 23:23
4F：→ yhliu: p 是无限制(full model) 的(自由参数)个数, q 是 H0 限 12/21 23:24
5F：→ yhliu: 制下的(自由)参数个数. 12/21 23:25
6F：→ yhliu:Eg.: r ×c 列联表独立性检定也可看成是 fit 一个独立性模型 12/21 23:26
7F：→ yhliu:(H0 是 列 与 行 独立) 的 goodness of fit test. 12/21 23:27
8F：→ yhliu:Full model 是 r ×c 只有总机率为 1 的限制, 故自由参数有 12/21 23:27
9F：→ yhliu:rc-1 个; H0: 只有列分布与行分布机率, (自由)参数有 12/21 23:28
10F：→ yhliu:(r-1)+(c-1) 个,故其卡方适合度检定为 (rc-1)-[(r-1)+(c-1)] 12/21 23:29
11F：→ yhliu:当然这也可以用 k-p-1 来解释: k=rc, p=(r-1)+(c-1). 12/21 23:30
12F：→ tokyo291:感谢回答! 12/22 23:47