A bondade do ajuste (também chamado teste de aderência) de um modelo estatístico descreve quão bem ele se encaixa um conjunto de observações. Medidas de bondade de ajuste servem para medir a discrepância entre os valores observados e os valores esperados sob um modelo de probabilidade. Tais medidas podem ser usadas em hipótese estatística de teste, por exemplo, para testar a normalidade dos resíduos, para testar se duas amostras são provenientes de distribuições idênticas (ver teste de Kolmogorov–Smirnov), ou se o resultado frequências siga uma distribuição especificada (ver Teste qui-quadrado).
Ajuste de distribuições
Os seguintes testes servem para avaliar se determinado pode ou não ser usado:
Kolmogorov - teste de Smirnov Cramér - critério de von Mises Teste de Anderson - Darling Teste de Shapiro - Wilk Teste qui-quadrado Critério de informação de Akaike Teste de Hosmer - Lemeshow Teste de Kuiper discrepância de Stein do kernel
Categoria:Análise de dados