拟合优度卡方统计量

拟合优度卡方统计量是一种用于评估观察值与期望值之间的差异的统计方法。它通常用于比较一个样本中的观察值与一个理论分布的期望值之间的差异。

计算拟合优度卡方统计量的公式为：

χ² = Σ [(O - E)² / E]

其中，χ²表示拟合优度卡方统计量，O表示观察值，E表示期望值，Σ表示对所有观察值求和。

拟合优度卡方统计量的值越大，表示观察值与期望值之间的差异越大，即样本与理论分布之间的拟合程度越差。反之，值越小，表示拟合程度越好。

拟合优度卡方统计量可以用于检验一个样本是否符合一个特定的理论分布，例如正态分布、泊松分布等。如果拟合优度卡方统计量的值显著大于临界值，就可以拒绝该样本符合该理论分布的假设。