ChiSquareTest (FPScript)
Effectue un test d'ajustement du chi carré. Le test vérifie si l'échantillon accepté correspond à la distribution normale ou exponentielle spécifiée.
Syntaxe
ChiSquareTest(Sample, ErrorProbability, NumberOfClasses, Assessment, Parameter1 [ , Parameter2 ])
La syntaxe de la fonction ChiSquareTest se compose des éléments suivants :
Section |
Description |
|---|---|
Sample |
L'échantillon à tester. Les structures de données autorisées sont Séries de données et Signal. Tous les types de données numériques sont autorisés. Pour les types de données complexes, un nombre est formé. Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste. |
ErrorProbability |
Spécifie la probabilité d'erreur, sur laquelle le test doit être basé, en pourcentage. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données numériques sont autorisés. L'argument est transformé dans l'unité %. La valeur doit être supérieure ou égale à 0 % et inférieure ou égale à 100 %. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
NumberOfClasses |
Précise le nombre de classes pour le comptage de l'échantillon. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données entiers sont autorisés. La valeur doit être supérieure ou égale à 3. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Assessment |
Précise combien de paramètres spécifiés dans les arguments suivants ont été estimés à partir de l'échantillon. Cela affecte le nombre de degrés de liberté sur lequel le test est basé. Peut accepter les valeurs 0, 1 ou 2. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données entiers sont autorisés. La valeur doit être supérieure ou égale à 0 et inférieure ou égale à 2. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Parameter1 |
Spécifie la moyenne de la distribution normale à tester ou la valeur Lambda de la distribution exponentielle à tester. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données numériques sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Parameter2 |
Uniquement nécessaire pour la distribution normale. Il précise sa variance. Si vous l'omettez, un test est automatiquement effectué pour la distribution exponentielle. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données numériques sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Remarques
Le résultat est toujours du type de données Entier de 32 bits.
Le test du chi carré de l'ajustement effectue un comptage pour l'échantillon, qui est ensuite comparé à la distribution attendue. La fonction fixe les limites de classe de telle sorte que si la distribution exacte à tester est présente, alors les classes sont toutes occupées de manière égale. Vous devez sélectionner le nombre de classes de manière à ce qu'au moins 5 valeurs soient attribuées à au moins 20 % des classes, et qu'au moins une valeur soit attribuée à toutes les classes. Si ce n'est pas le cas, aucun résultat ne peut être déterminé.
Les valeurs suivantes sont possibles comme résultat :
Valeur |
Interprétation |
|---|---|
0 |
L'hypothèse a été rejetée, c'est-à-dire que l'échantillon ne provient pas d'une population dont la distribution est spécifiée. |
1 |
L'hypothèse a été acceptée, c'est-à-dire que l'échantillon provient d'une population dont la distribution est spécifiée. |
2 |
Aucun résultat n'a pu être déterminé (voir ci-dessus). |
Disponible dans
Option Statistiques avancées
Exemples
Parmi une quantité de vis, seules 20 ont été choisies au hasard et leur diamètre a été mesuré (en mm). Le test d'ajustement du chi carré sera utilisé avec une probabilité d'erreur de 5 % pour déterminer si le diamètre des vis mesurées provient d'une distribution normale avec une valeur attendue de 0,75 et une variance de 0,001. Trois classes seront créées à cet effet.
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)
Renvoie 1s. L'hypothèse ne peut être rejetée, c'est-à-dire que l'échantillon provient d'une population dont la distribution normale est spécifiée.
Voir aussi
Fonction KolmogorovSmirnovTest
Objet d'analyse Test d'ajustement
Littérature
[1] "Hartung, Joachim": "Statistik (Statistics), 9th Edition", page 182 ff. "Oldenbourg Verlag GmbH, Munich",1993.ISBN 3-486-22055-1.