拟合度检验什么是独立性检验?什么是拟合优度检验?

用Excel怎么检验一堆数据的拟合度

上图例子，A3为查找的关键词，在B8：D18区域查找，只要包含这个关键词的行，提取至G8：I18中，G8公式=INDEX(B:B,SMALL(IF(MMULT(1-ISERR(FIND($A$3,$B$8:$D$18)),{1;1;1}),ROW($8:$18),99),ROW(A1)))&"" ? 数组公式，三键结束，然后横拉，竖拉公式即可。

六西格玛 逻辑回归-拟合优度检验

P值大于0.05，应接受“拟合是满意的”这个原假设，应该认为拟合是满意的。

只是对其中的HL验证，P刚刚超过0.05，不到0.1。

这里是因为你a取了5%,如果a取10%，P=0.074就要拒绝原假设了。

所以在实战中，一般出现“P值在0.05-0.1之间”的情况时，我们都要特别小心，不能简单的“接受”原假设了事，一般是扩大样本量或多做几次试验来验证。

可供参考的书：《Logistic回归模型－－方法与应用》（王济川、郭志刚，高等教育出版社，2001年9月1日第一版） 《拟合优度检验》作者：杨振海 等 著 出 版 社：科学出版社，出版时间：2011-03-01

什么是独立性检验?什么是拟合优度检验?

卡方检验有两个用途：列联表的独立性检验和拟合优度检验。

以下是一个列联表的独立性检验的例子。

色觉 性别 行和 男 女 正常 442 514 956 色盲 38 6 44 列和 480 520 N=1000 在以上例子中，卡方检验的原假设是色盲与性别无关。

因此如果X2=1.58， P=0.21就表明原假设成立的概率为0.21，也就不能拒绝原假设（也就是色盲与性别无关）。

一般来说，只有当P<0.05是才能拒绝原假设。

另外，卡方检验等显著性检验不存在置信区间之说，一般只说显著水平，也就是拒绝原假设的概率，有些领域把显著水平定为0.1，有些定为0.05，有些定为0.01，多数领域定为0.05。