Uygunluk iyiliği

Uygunluk iyiliği İstatistiksel modelin, gözlem setine ne kadar iyi uyulduğunu açıklar. Uygunluk iyiliğinin ölçütleri genel olarak gözlemlenen değerler ile söz konusu modelde beklenen arasındaki tutarsızlığı özetlemektedir. Bu ölçütler istatistiksel hipotez testi işleminde örneğin; hatalı modellerin normalleştirilmesinin testinde, özdeşleşmiş dağılımlardan çıkarılan iki örneklemin aynı olup olmadığının testinde (Bkz. Kolmogorov-Smirnov sınaması), sonuç frekanslarının belirli bir dağılımı takip edip etmediğinin testinde (Bkz. Pearson ki-kare testi) kullanılabilir. Varyans analizinde, varyansın içerisindeki değişkenlerden biri karelerinin toplamının bir bölümünü oluşturabilir.

Dağılımın Uygunluğu

Verilen bir dağılımın bir veri setine uygun olup olmadığını değerlendirirken, aşağıdaki istatistiksel hipotez testleri ve bunların altındaki mevcut ölçütler kullanılabilir.

• Kolmogorov-Smirnov sınaması
• Cramér–von Mises criterion
• Anderson-Darling sınaması
• Shapiro-Wilk sınaması
• Ki-kare testi
• Akaike ölçütü
• Hosmer–Lemeshow test

Regresyon Analizi

Regresyon Analizinde aşağıdaki başlıklar Uygunluk iyiliği ile ilgilidir.

• Coefficient of determination(Uygunluk iyiliğinin R-kare ölçütü);
• Lack-of-fit sum of squares;
• Düşürülmüş Ki-kare testi.

Kaynakça

İngilizce Wikipedia "Goodness of fit" maddesi 13 Kasım 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (İngilizce) (Erişim:14.12.2016)