卡方检验怎么检验模型拟合优度

卡方检验可用于检验一个已知理论分布与观察数据之间的拟合程度，从而用于检验模型拟合优度。其步骤为：

1. 建立假设：假设观察数据符合某个理论分布。

2. 计算期望频数：根据假设的理论分布，计算每个类别期望出现的频数。

3. 计算卡方值：将观察频数与期望频数进行比较，计算出每个类别的卡方值，然后将所有类别的卡方值加起来得到总的卡方值。

4. 求解自由度：自由度是指观察数据中可自由变动的变量个数，对于模型拟合优度检验，自由度为类别数减一。

5. 计算P值：根据总的卡方值和自由度，查找卡方分布表，计算出P值。

6. 进行统计显著性检验：根据设定的显著性水平（通常为0.05），判断P值是否小于显著性水平。如果P值小于显著性水平，说明观察数据与理论分布的偏离程度较大，拒绝假设；反之，接受假设，说明观察数据与理论分布的拟合程度较好，模型的拟合优度较高。