¿Qué es una prueba de chi cuadrado como prueba de bondad de ajuste?
La prueba ji cuadrado de bondad de ajuste es una prueba de hipótesis estadística que se usa para averiguar si es probable que una variable provenga o no de una distribución específica. Se emplea a menudo para determinar si los datos de una muestra son representativos de la población completa.
¿Cómo hacer un test de bondad de ajuste?
Para realizar la prueba, se clasifican los datos observados en k clases o categorías, y se contabiliza el número de observaciones en cada clase, para posteriormente comparar la frecuencia observada en cada clase con la frecuencia que se esperaría obtener en esa clase si la hipótesis nula es correcta.
¿Qué es la bondad de ajuste?
La bondad de ajuste de un modelo estadístico describe lo bien que se ajusta un conjunto de observaciones. Las medidas de bondad en general resumen la discrepancia entre los valores observados y los valores esperados en el modelo de estudio.
¿Cuál es la base de una prueba de bondad de ajuste?
La prueba de bondad de ajuste se basa en la comparación de los resultados muéstrales observados con los resultados esperados, bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera.
¿Cuáles son las medidas de bondad de ajuste?
¿Cómo calcular la falta de ajuste?
La prueba de falta de ajuste consiste en calcular un valor F como el cociente entre la varianza (o cuadrado medio) de falta de ajuste y la varianza de error puro. La hipótesis nula ha de ser entonces que no existe falta de ajuste, el modelo ajusta de forma adecuada a los datos.
¿Qué es una prueba de ajuste a una distribución normal?
Las pruebas de bondad de ajuste se utilizan para contrastar si los datos de la muestra pueden considerarse que proceden de una determinada distribución o modelo de probabilidad. Por ejemplo, cuando deseamos saber si los datos que manejamos proceden de una distribución normal, binomial, de Poisson, exponencial, etc.