這個巨集對觀測發生次數和假設的離散機率分配做適合度檢定，使用卡方和概似比(G)統計量。當無參數估計必要時，精確p值可用於小樣本數。否則使用卡方趨近法。
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下載
必要的輸入參數
- 一個儲存各類別發生次數(整數)的欄位。
- 一個包含各類別期望發生次數或假設發生機率的欄位。如果您使用期望次數，其總和必須等於樣本數。如果您使用假設機率，其總和必須等於1。
選項輸入參數
- ESTIMATE K
- 指定一個數字(K)做為數據中要估計的參數數量，檢定統計量的自由度則會根據此數字降低。其預設值是零。
- EXACT
- 輸入此參數得到卡方統計量的確切P值，其使用多項式分布計算。該檢定應該只在類別少(2或3)或是樣本數小的時候使用，因為此狀況下的卡方趨近法比較不準確。為了計算確切P值，Minitab 會執行一些函數非常多次，因此當樣本數或是類別數大時會非常耗時。在只有兩個類別時，還會計算 Yates 校正的卡方統計量。
執行巨集
假設發生次數觀測值儲存在 C1，期望發生次數在 C2，選擇 並輸入：
%GOF C1 C2
點擊 Submit Commands。
