本文为您介绍卡方分布拟合组件。
功能说明
卡方分布拟合组件支持对给定数据点进行卡方分布拟合，利用KS检验数据是否服从卡方分布，输出拟合后的概率分布，以及KS检验结果、卡方分布自由度。
计算逻辑原理
卡方分布：卡方分布是统计推断中应用最广泛的概率分布之一。其定义为：若
个独立的随机变量
，且均符合标准正态分布
，则这
个随机变量的平方和
为服从自由度为
的卡方分布，记为
也可以记为：
卡方分布的期望和方差分别为：
其中，
为卡方分布的自由度。KS检验：KS检验可以用于检验数据是否符合某种分布，其原假设H0：两个数据分布一致或者数据符合理论分布。进行KS检验会返回两个值D和p值。其中D表示两个分布之间的最大距离，所以D越小，因为这两个分布的差距越小，分布也就越一致；p值，也就是假设检验里面的p值，p值若小于显著性水平a，则拒绝原假设；若大于显著性水平，则接受原假设，p越大，说明两个分布越一致。从以上分析中看出，一般情况下，D值越小，p值越大。
参数说明
IN端口-输入参数
参数名 | 参数描述 | 是否必填 | 输入数据类型 | 数据源类型 |
拟合变量 | 需要做卡方分布拟合的变量。 | 是 | 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。 |
|
OUT端口-输出参数
参数名 | 参数描述 | 输出数据类型 |
概率分布 | 输出拟合变量拟合后的概率分布。 | 浮点数 |
其他参数
参数名 | 参数描述 | 是否必填 | 参数默认值 | 参数范围 |
采样点数 | 对拟合后的概率密度函数进行采样。 | 是 | 100 | [10,9999999] |
显著性水平 | KS检验的p值小于显著性水平（alpha），则不服从卡方分布。 | 是 | 0.05 |
|
拟合评价 | 拟合效果展示，展示的指标分别为：拟合是否服从卡方分布、KS检验D值、KS检验p值、卡方分布的自由度。 | 否 | 无 | 无 |
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