Der Chi-Qudrat-Anpassungstest (am Beispiel der Normalverteilung)

In diesem Video zeige ich den Chi-Quadrat-Anpassungstest am Beispiel der Normalverteilung.
ACHTUNG: Die vorgezeigte Testdurchführung weist erhebliche Schwächen auf! So sollte der Test praktisch nicht durchgeführt werden!
Die korrekte Berechnung findet Ihr im nächsten Video: • Der Pearson-Chi-Quadra...
R-Statistics: www.r-project.org
R package "DescTools" - Pearson-Test: www.rdocumenta...
R-Skript Beispiel:
x = as.table(c(k1=1, k2=3, k3=9, k4=10, k5=9, k6=6, k7=4, k8=3))
p = c(k1=0.0227, k2=0.0580, k3=0.1311, k4=0.2089, k5=0.2347, k6=0.1859, k7=0.1039, k8=0.0548)
sum(p)
chisq.test(x, p=p)
1-pchisq(2.8394, 5)
#
library(DescTools)
x = c(50,42,47,52,45,48,52,49,46,40,59,45,48,55,53,60,57,42,51,46,49,53,48,50,53,48,43,49,46,46,58,52,
49,58,44,50,55,57,54,51,59,48,45,52,46)
mean(x); sd(x)
min(x); max(x)
PearsonTest(x, adjust=TRUE)
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Für Fragen und konstruktive Verbesserungsvorschläge nutzt bitte die Kommentare.
Kanalinfo: / @statistikverstehen9964

[@DionysusNick]

Endlich mal ein Video mit ordentlichem Beispiel und nachvollziehbarer Rechnung, vielen Dank

[@statistikverstehen9964]

Danke für das Lob!

[@simonsorgenfrei332]

Mega Gut! Danke dafür!!!

[@statistikverstehen9964]

Danke sehr!

[@alexanderavantgarde3428]

Hallo, super erklärt:). Wie aussagekräftig ist der ChiQuadrat Anpassungstest, wenn man auf Binominalverteilung mit sehr großer Stichprobe (n>1.000.000) überprüft? Wenn ich auf White Noise scharf bin, kann ich den ChiQuadrat Test auch für Residuen (Binomvert, sehr großes n) verwenden? Gruß Alexander