एक वितरण के तंदुरुस्ती का अच्छा परीक्षण किया जाता है

तंदुरुस्ती का अच्छा परीक्षण:

• तंदुरुस्ती का अच्छा परीक्षण सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण है, यह देखने के लिए कि एक सामान्य वितरण के साथ जनसंख्या से नमूना डेटा कितनी अच्छी तरह फिट होता है।
• अलग तरीके से कहें, तो यह परीक्षण दिखाता है कि क्या आपका नमूना डेटा उस डेटा का प्रतिनिधित्व करता है जिसे आप वास्तविक आबादी में खोजने की उम्मीद करते हैं या यदि यह किसी तरह से तिरछा है।
• तंदुरुस्ती का अच्छा परीक्षण अवलोकन मूल्यों और उन लोगों के बीच विसंगति को स्थापित करता है जो एक सामान्य वितरण मामले में मॉडल की उम्मीद करेंगे।
• अच्छाई के निर्धारण के लिए कई तरीके हैं। आँकड़ों में इस्तेमाल किए जाने वाले कुछ सबसे लोकप्रिय तरीकों में ची-स्क्वायर, कोलमोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण, एंडरसन-डार्लिंग परीक्षण और शापिरो-विल्क परीक्षण शामिल हैं।
• व्यापार निर्णय लेने में अच्छाई के फिट परीक्षण अक्सर उपयोग किए जाते हैं। ची-स्क्वायर नेकनेस-ऑफ़-फिट की गणना करने के लिए, पहले शून्य परिकल्पना और वैकल्पिक परिकल्पना को बताना आवश्यक है, एक महत्व स्तर चुनें (जैसे कि α = 0.5) और महत्वपूर्ण मान निर्धारित करें।

1. सबसे आम तंदुरुस्ती का अच्छा परीक्षण ची-वर्ग परीक्षण है, जिसका उपयोग आमतौर पर असतत वितरण के लिए किया जाता है।
2. ची-स्क्वायर परीक्षण का उपयोग विशेष रूप से कक्षाओं (डिब्बे) में डेटा डालने के लिए किया जाता है, और सटीक परिणाम उत्पन्न करने के लिए इसे पर्याप्त नमूना आकार की आवश्यकता होती है।
3. तंदुरुस्ती का अच्छा परीक्षण आमतौर पर अवशिष्ट की सामान्यता का परीक्षण करने या यह निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है कि क्या दो नमूने समान वितरण से एकत्र किए गए हैं।

इस प्रकार, विकल्प 3 सही उत्तर है।

1. टी-टेस्ट:

• टी-टेस्ट आपको बताता है कि समूहों के बीच अंतर कितना महत्वपूर्ण है; दूसरे शब्दों में, यह आपको यह पता करने देता है कि क्या वे अंतर (मतलब में मापा गया) संयोग से हो सकते हैं।
•  टी-टेस्ट आँकड़ों में परिकल्पना परीक्षण के उद्देश्य से कई परीक्षणों में से एक है।

2. एफ परीक्षण:

• एफ आंकड़े के आधार पर शोधकर्ता द्वारा एक एफ-परीक्षण किया जाता है।
• एफ स्टेटिस्टिक को दो स्वतंत्र ची-वर्ग चर के बीच अनुपात के रूप में परिभाषित किया गया है जो उनकी संबंधित स्वतंत्रता की डिग्री से विभाजित हैं।
• एफ-परीक्षण स्नेडेकर के एफ- वितरण का अनुसरण करता है। एफ-परीक्षण का उपयोग एक शोधकर्ता द्वारा दो जनसंख्या भिन्नताओं की समानता के लिए परीक्षण करने के लिए किया जाता है।
• यदि कोई शोधकर्ता यह परीक्षण करना चाहता है कि एक ही परिवर्तनशीलता के साथ एक सामान्य आबादी से दो स्वतंत्र नमूने खींचे गए हैं या नहीं, तो वह आम तौर पर एफ-परीक्षण को नियुक्त करता है।
• एफ-टेस्ट का उपयोग शोधकर्ता द्वारा यह निर्धारित करने के लिए भी किया जाता है कि आबादी के दो स्वतंत्र अनुमानों में प्रकृति में समरूपता है या नहीं।

3. जेड टेस्ट:

• एक  जेड परीक्षण एक प्रकार की परिकल्पना परीक्षण है - यह पता लगाने के लिए कि परीक्षण से परिणाम मान्य हैं या दोहराने योग्य हैं।
• उदाहरण के लिए, अगर कोई कहता है कि उन्हें एक नई दवा मिली है जो कैंसर को ठीक करती है, तो आप यह सुनिश्चित करना चाहेंगे कि यह सच था।
• एक परिकल्पना परीक्षण आपको बताएगा कि क्या यह सच है, या शायद सच नहीं है। ए जेड परीक्षण का उपयोग तब किया जाता है जब आपका डेटा लगभग सामान्य रूप से वितरित किया जाता है (यानी जब आप इसे ग्राफ करते हैं तो डेटा में घंटी वक्र का आकार होता है)।