Što je Goodness-of-fit?
Test dobrog fitanja je test statističke hipoteze kako bi se vidjelo koliko dobro uzorkovani podaci odgovaraju distribuciji iz populacije sa normalnom raspodjelom. Drugim riječima, ovaj test pokazuje pokazuju li podaci uzorka podatke koje biste očekivali u stvarnoj populaciji ili su na neki način iskrivljeni. Dobra ispravnost utvrđuje odstupanje između promatranih vrijednosti i onih što bi se očekivalo od modela u normalnom slučaju distribucije.
Postoji više metoda za utvrđivanje dobrog fitanja. Neke od najpopularnijih metoda koje se koriste u statistici uključuju hi-kvadrat, test Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darlingov test i Shipiro-Wilkov test.
Ključni odvodi
- Ispitivanja ispravnosti prilagođavanja su statistička ispitivanja koja imaju za cilj da utvrde da li skup promatranih vrijednosti odgovara onima očekivanim prema primjenjivom modelu. Postoji više vrsta testova ispravnosti prilagođenosti, ali najčešći je test s kvadratom chi. testovi mogu vam pokazati odgovaraju li vašim uzorcima očekivanom skupu podataka iz populacije s normalnom distribucijom.
Razumijevanje dobre volje
Pri donošenju poslovnih odluka često se koriste testovi prikladnosti. Da bi se izračunala hi-kvadratna ispravnost uklapanja, potrebno je najprije navesti nultu hipotezu i alternativnu hipotezu, odabrati razinu značajnosti (poput α = 0, 5) i odrediti kritičnu vrijednost.
Najčešći test dobrog raspoloženja je hi-kvadrat test, koji se obično koristi za diskretne raspodjele. Chi-kvadrat test koristi se isključivo za podatke svrstane u klase (kante), a za njega je potrebna dovoljna veličina uzorka da bi se dobili točni rezultati.
Ispitivanja prikladnosti obično se koriste za ispitivanje normalnosti ostataka ili za određivanje jesu li dva uzorka uzeta iz identične raspodjele.
Primjer testa ispravnosti
Na primjer, mala teretana u zajednici može raditi pod pretpostavkom da je ona najveća posjećenost ponedjeljkom, utorkom i subotom, prosječna posjećenost srijedom i četvrtkom, a najmanju posjećenost petkom i nedjeljom. Na temelju tih pretpostavki teretana svakodnevno zapošljava određeni broj osoblja kako bi se provjeravali u članovima, čistili ustanove, nudili usluge treninga i podučavali časove.
Međutim, teretana ne uspijeva financijski dobro i vlasnik želi znati jesu li te pretpostavke o sudjelovanju i broj osoblja tačni. Vlasnik odlučuje svaki dan brojati broj polaznika teretane šest tjedana. Tada može usporediti pretpostavljenu posjećenost teretane i njezino promatrano prisustvo, na primjer, testom dobrog raspoloženja chi-kvadrat. S novim podacima može odrediti kako najbolje upravljati teretanom i poboljšati profitabilnost.
