Goodness-of-fit
De goedheid van fit-test is een statistische hypothesetest om te zien hoe goed steekproefgegevens passen bij een verdeling van een populatie met een normale verdeling. Anders gezegd, deze test laat zien of uw steekproefgegevens de gegevens vertegenwoordigen die u zou verwachten te vinden in de werkelijke populatie of dat deze op de een of andere manier scheef staat. Goodness-of-fit legt de discrepantie vast tussen de waargenomen waarden en de waarden die van het model in een normaal distributiegeval zouden worden verwacht.
Er zijn meerdere methoden om goodness-of-fit te bepalen. Enkele van de meest populaire methoden die in de statistiek worden gebruikt, zijn het chikwadraat, de Kolmogorov-Smirnov-test, de Anderson-Darling-test en de Shipiro-Wilk-test.
Belangrijkste leerpunten
- Goodness-of-fit-tests zijn statistische tests die tot doel hebben te bepalen of een reeks waargenomen waarden overeenkomt met die welke volgens het toepasselijke model worden verwacht.
- Er zijn meerdere soorten goodness-of-fit-tests, maar de meest voorkomende is de chikwadraat-test.
- Deze tests kunnen u laten zien of uw steekproefgegevens passen bij een verwachte set gegevens van een populatie met normale verdeling.
Goodness-of-Fit begrijpen
Goodness-of-fit tests worden vaak gebruikt bij zakelijke besluitvorming. Om een chikwadraat good-fit te berekenen, is het noodzakelijk om eerst de nulhypothese en de alternatieve hypothese te vermelden, een significantieniveau te kiezen (zoals α = 0, 5) en de kritische waarde te bepalen.
De meest voorkomende goodness-of-fit-test is de chikwadraat-test, meestal gebruikt voor discrete verdelingen. De chikwadraat-test wordt uitsluitend gebruikt voor gegevens in klassen (opslaglocaties) en vereist een voldoende steekproefomvang om nauwkeurige resultaten te produceren.
Goodness-of-fit-testen worden meestal gebruikt om te testen op de normaliteit van residuen of om te bepalen of twee monsters zijn verzameld uit identieke verdelingen.
Voorbeeld van een Goodness-of-Fit-test
Een kleine gemeenschapsgymnastiek kan bijvoorbeeld werken in de veronderstelling dat deze de hoogste opkomst heeft op maandag, dinsdag en zaterdag, de gemiddelde opkomst op woensdag en donderdag en de laagste opkomst op vrijdag en zondag. Op basis van deze veronderstellingen heeft de sportschool elke dag een bepaald aantal medewerkers in dienst om leden in te checken, faciliteiten schoon te maken, trainingsdiensten aan te bieden en lessen te geven.
De sportschool presteert echter financieel niet goed en de eigenaar wil weten of deze aanwezigheidsaannames en personeelsbezetting juist zijn. De eigenaar besluit het aantal deelnemers aan de sportschool zes weken lang elke dag te tellen. Hij kan dan de veronderstelde opkomst van de sportschool vergelijken met de waargenomen opkomst met behulp van bijvoorbeeld een chi-square goodness-of-fit-test. Met de nieuwe gegevens kan hij bepalen hoe de sportschool het beste kan worden beheerd en de winstgevendheid kan worden verbeterd.
Vergelijk beleggingsrekeningen Aanbieder Naam Beschrijving Adverteerder Openbaarmaking × De aanbiedingen die in deze tabel worden weergegeven, zijn afkomstig van samenwerkingsverbanden waarvan Investopedia een vergoeding ontvangt.