Realiza una prueba de ajuste chi-cuadrado. La prueba comprueba si la muestra proporcionada corresponde a la distribución normal o exponencial especificada.
Sintaxis
ChiSquareTest(Sample, ErrorProbability, NumberOfClasses, Assessment, Parameter1 [ , Parameter2 ])
La sintaxis de la función ChiSquareTest consta de los siguientes elementos:
Parte |
Descripción |
|---|---|
Sample |
Es la muestra que se va a analizar. Las estructuras de datos permitidas son Serie de datos y Señal. Se permiten todos los tipos de datos numéricos. En los tipos de datos complejos se calcula un valor absoluto. Si el argumento es una lista, la función se ejecuta para cada elemento de la lista y el resultado también es una lista. |
ErrorProbability |
Especifica la probabilidad de error en porcentaje en la que debe basarse la prueba. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos numéricos. El argumento se transforma en la unidad %. El valor debe ser mayor o igual que 0 % y menor o igual que 100 %. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. |
NumberOfClasses |
Especifica el número de clases para clasificar la muestra. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos enteros. El valor debe ser mayor o igual que 3. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. |
Assessment |
Indica cuántos de los parámetros especificados en los siguientes argumentos se estimaron a partir de la muestra. Esto influye en el número de grados de libertad en que se basa la prueba. Puede tomar los valores 0, 1 o 2. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos enteros. El valor debe ser mayor o igual que 0 y menor o igual que 2. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. |
Parameter1 |
Especifica la media de la distribución normal que se va a probar o el valor lambda de la distribución exponencial que se va a probar. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos numéricos. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. |
Parameter2 |
Solo se requiere para la distribución normal. Indica su varianza. Si se omite, se realiza automáticamente una prueba de la distribución exponencial. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos numéricos. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. |
Notas
El resultado es siempre el tipo de datos Entero de 32 bits.
La prueba de ajuste chi-cuadrado realiza una clasificación de la muestra, que se compara con la distribución esperada. La función define los límites de clase de tal forma que, si la distribución que se comprueba es exacta, todas las clases están ocupadas por igual. El número de clases debe elegirse de forma que al menos el 20 % de las clases tengan al menos 5 valores y todas las clases tengan al menos un valor. Si no es así, no se puede determinar ningún resultado.
Como resultado, los siguientes valores son posibles:
Valor |
Interpretación |
|---|---|
0 |
Se ha rechazado la hipótesis, es decir, la muestra no procede de una población estadística con la distribución especificada. |
1 |
Se ha aceptado la hipótesis, es decir, la muestra procede de una población con la distribución especificada. |
2 |
No se pudo determinar ningún resultado (véase más arriba). |
Disponibilidad
Opción Estadística
Ejemplos
De un conjunto de tornillos, se seleccionan 20 al azar y se miden sus diámetros (en mm). Con una probabilidad de error del 5 %, se utiliza la prueba de ajuste chi-cuadrado para comprobar si el diámetro de los tornillos medidos procede de una distribución normal con una media de 0,75 y una varianza de 0,001. Para ello se forman tres clases.
Dim data = {0.79 mm, 0.68, 0.75, 0.73, 0.69, 0.77, 0.76, 0.74, 0.73, 0.68, 0.72, _
0.75, 0.71, 0.76, 0.69, 0.72, 0.70, 0.77, 071, 074}
ChiSquareTest(data, 5 %, 3, 0, 0.75 mm, 0.001 mm^2)
Devuelve 1s. No se puede rechazar la hipótesis, es decir, la muestra procede de una población con la distribución normal especificada.
Véase también
Objeto de análisis Prueba de ajuste
Bibliografía
[1] "Hartung, Joachim": "Statistik, 9. Auflage", página 182 ff. "Oldenbourg Verlag GmbH, München", 1993. ISBN 3-486-22055-1.