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G檢驗
鎖定
在一組測量值時，有時會出現個別數據與其他數據相差較大的可疑值。在無法證明是實驗失誤引起的誤差時，我們可以用統計學方法予以取捨。G檢驗（G-test）就是其中一種常用的方法。
- 中文名
- G檢驗
- 外文名
- g-test
- 提出者
- 羅伯特·索卡爾和F詹姆斯·羅爾夫
- 應用學科
- 數學統計
方法介紹
統計學中，G檢驗 在對數似然比（Log likelihood-ratio）和最大似然統計中越來越多的替代以前常用的卡方檢驗。
G 統計量的公式為
G 統計量公式
多項式模型中，對數似然比檢驗就是G檢驗。而卡方檢驗是對數似然比檢驗的第二階泰勒展開的近似。所以可以理解這種情況下G檢驗比卡方檢驗更加準確。另外G 統計量的分佈，也比卡方統計量的分佈更接近於卡方分佈。過去沒有計算機的情況下，對數似然比統計量難以計算，所以卡方檢驗使用廣泛。但計算力足夠時，G檢驗就得到了更廣泛的使用。
同樣樣本情況下，G 統計量和和Pearson卡方統計量都接近同一個自由度的卡方分佈。
對於小樣本情況下，擬合優度的多項式檢驗，列聯表的費舍爾精確檢驗都比G檢驗更準確。
- 參考資料
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- 1. Efficiencies of chi-square and likelihood ratio goodness-of-fit tests ．Project Euclid．1985-11-02[引用日期2018-03-31]
- 2. On the Bahadur-Efficient Testing of Uniformity by Means of the Entropy ．IEEE Xplore．2008-01-01[引用日期2018-03-31]
