您好,今天飛哥來為大家解答以上的問題。x2 寶馬，x2檢驗相信很多小伙伴還不知道,現在讓我們一起來看看吧！

1、一、卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。

2、二、卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度，實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若兩個值完全相等時，卡方值就為0，表明理論值完全符合。

3、三、X2檢驗的基本原理是假設各個樣本來自同一屬性的總體，各組中實際數之間的差別僅僅由于抽樣誤差造成的；通過分別計算各組實際數與理論數的離散情況，求得總的誤差X2值，從而測定假設存在的概率,即可能性 P。

4、如果假設成立，那么X2值就不會很大，而保持在一定范圍內，相應的 P值就大于 5％(P＞0.05)，即僅僅由于抽樣誤差而造成樣本之間這么大小差別的可能性大于5％，說明各樣本間的差別本質上無明顯差異，它們來之于同一屬性的總體，假設被肯定。

5、反過來說，如果推算出的X2值很大，而超出了一定范圍，相應的P值就小于 5％或1％，即由于抽樣誤差造成樣本之間如此大的差別的可能性小于5％或1%；說明各組間差別不是由于抽樣造成的，可能兩者的確有差別，它們不是來之于同一屬性的總體，假設被否定。

6、擴展資料：如果性別和化妝與否沒有關系，四個格子應該是括號里的數（期望值，用極大似然估計55=100*110/200，其中110/200可理解為化妝的概率，乘以男人數100，得到男人化妝概率的似然估計），這和實際值（括號外的數）有差距，理論和實際的差距說明這不是隨機的組合。

7、注：獨立四格表的擬合度公式可以寫成n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)總結：獨立四格表資料檢驗四格表資料的卡方檢驗用于進行兩個率或兩個構成比的比較。

8、專用公式：若四格表資料四個格子的頻數分別為a，b，c，d，則四格表資料卡方檢驗的卡方值=n(ad-bc)^2/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，（或者使用擬合度公式）自由度v=（行數-1）（列數-1）=12、應用條件：要求樣本含量應大于40且每個格子中的理論頻數不應小于5。

9、當樣本含量大于40但有1=<理論頻數<5時，卡方值需要校正，當樣本含量小于40或理論頻數小于1時只能用確切概率法計算概率。

10、參考資料來源：百度百科-卡方檢驗。

本文就為大家分享到這里，希望小伙伴們會喜歡。

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