Uygunluk iyiliği

[bullvar_katip]

Uygunluk iyiliği İstatistiksel modelin, gözlem setine ne kadar iyi uyulduğunu açıklar. Uygunluk iyiliğinin ölçütleri genel olarak gözlemlenen değerler ile söz konusu modelde beklenen arasındaki tutarsızlığı özetmelemektedir. Bu ölçütler istatistiksel hipotez testi işleminde örneğin; hatalı modellerin normalleştirilmesinin testinde, özdeşleşmiş dağılımlardan çıkarılan iki örneklemin aynı olup olmadığının testinde (Bkz. Kolmogorov-Smirnov sınaması), sonuç frekanslarının belirli bir dağılımı takip edip etmediğinin testinde (Bkz. Pearson ki-kare testi) kullanılabilir. Varyans analizinde, varyansın içerisindeki değişkenlerden biri karelerinin toplamının bir bölümünü oluşturabilir. Dağılımın Uygunluğu Verilen bir dağılımın bir veri setine uygun olup olmadığını değerlendirirken, aşağıdaki istatistiksel hipotez testleri ve bunların altındaki mevcut ölçütler kullanılabilir. Kolmogorov-Smirnov sınaması Cramér–von Mises criterion Anderson-Darling sınaması Shapiro-Wilk sınaması Ki-kare testi Akaike ölçütü Hosmer–Lemeshow test Regresyon Analizi Regresyon Analizinde aşağıdaki başlıklar Uygunluk iyiliği ile ilgilidir. Coefficient of determination(Uygunluk iyiliğinin R-kare ölçütü); Lack-of-fit sum of squares; Düşürülmüş Ki-kare testi. Kaynakça İngilizce Wikipedia "Goodness of fit" maddesi (Erişim:14.12.2016) Kategori:İstatistik