考研專(zhuān)業(yè)中最熱門(mén)的女生專(zhuān)業(yè)之一必由統(tǒng)計(jì)學(xué)，與會(huì)計(jì)學(xué)、審計(jì)學(xué)同樣受歡迎，但是考研的難度也很高，比如就有很多名詞解釋我們覺(jué)得陌生，像“擬合優(yōu)度檢驗(yàn)”就是如此，且考的學(xué)校比較多，下面我們來(lái)看這個(gè)詞的完整解釋。
一、名詞解釋?zhuān)簲M合優(yōu)度檢驗(yàn)
擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是用卡方統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)的重要內(nèi)容之一。根據(jù)總體分布狀況，計(jì)算出分類(lèi)變量中各類(lèi)別的期望頻數(shù)，與分布的觀察頻數(shù)進(jìn)行對(duì)比，判斷期望頻數(shù)與觀察頻數(shù)是否顯著差異，從而達(dá)到對(duì)分類(lèi)變量進(jìn)行分析的目的。
舉個(gè)例子：
比如預(yù)計(jì)某地男性和女性的比例各占一半（50%），隨機(jī)抽取一部分樣本，收集回來(lái)的數(shù)據(jù)卻是45%和55%，那么收集回來(lái)的數(shù)據(jù)是否就明顯的偏差預(yù)期（50%）呢？此時(shí)也可以使用卡方檢驗(yàn)。
其目的是研究定類(lèi)數(shù)據(jù)各選項(xiàng)的分布比例上是否有著差異性，即樣本內(nèi)部的頻數(shù)分布和理論上的頻數(shù)分布是否一致，這種即卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。
二、檢驗(yàn)?zāi)康?/strong>
單樣本的總體分布是否服從已知的理論分布。
三、擬合優(yōu)度應(yīng)該怎么看？
回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，本質(zhì)上是一種描述性的刻畫(huà)，不涉及到對(duì)解釋變量和被解釋變量的總體關(guān)系的推斷。那么，對(duì)于不同的模型，當(dāng)然是擬合優(yōu)度越大越好。反過(guò)來(lái)問(wèn)，擬合優(yōu)度多少可以接受呢？如果超過(guò)0.5，那應(yīng)該不必過(guò)于擔(dān)心了，因?yàn)槲覀儾荒軉渭円詳M合優(yōu)度作為判別模型好壞的標(biāo)準(zhǔn)，更應(yīng)關(guān)注模型設(shè)定的合理性。
四、擬合優(yōu)度低是大問(wèn)題嗎？
擬合優(yōu)度低是因?yàn)榛貧w方程的誤差方差相對(duì)于因變量方差較大，也可能是模型遺漏解釋變量導(dǎo)致的。
但是擬合優(yōu)度低不能說(shuō)明模型設(shè)定就是錯(cuò)誤的！
面對(duì)R²較小的情況，我們可以采取的調(diào)整包括：
1、增加樣本量。如果樣本量足夠大，就可能抵消較大的誤差方差，得到更為精確的估計(jì)值；
2、修正異方差、自相關(guān)問(wèn)題，通過(guò)重新設(shè)定模型等方式改進(jìn)模型的擬合優(yōu)度。
以上就是有關(guān)【2024年統(tǒng)計(jì)學(xué)考研名詞解釋考點(diǎn)：擬合優(yōu)度檢驗(yàn)】的全部?jī)?nèi)容，2024考研的同學(xué)，如果想要找到更多有用的備考信息還可以進(jìn)入考研招生網(wǎng)，里面有你想要的內(nèi)容，還有眾多驚喜等著你。
重點(diǎn)來(lái)了，專(zhuān)業(yè)排名、院校排名、報(bào)考信息、名師考卷、院校真題等，點(diǎn)擊下面圖片鏈接就有，免費(fèi)獲得，每日限量，快點(diǎn)查看！是驚喜哦！
