质疑χ2检验：分布函数的缺陷与新方法

本文标题"质疑分布函数的χ2检验方法"由作者江育奇撰写，他是一位中学高级教师，主要研究方向为概率论与数理统计。文章针对统计学中常见的问题——检验样本频数分布是否符合已知的概率分布，提出了对传统分布函数χ2检验方法的质疑。χ2检验通常被广泛用于这类问题的解决，然而，江育奇指出了这种方法的局限性。 文章指出，尽管χ2检验在许多教材中被推崇为标准工具，但它可能存在不足，尤其是在处理复杂或不完全符合理论预期的数据时。为了改进这一情况，江育奇引入了点与分布函数间的偏差度和拟合度两个关键概念。偏差度衡量的是每个观测值与理论分布之间的差异，而拟合度则评估整体数据与分布函数的契合程度。作者提出了一种新的检验方法，即逐个分析数据点与分布函数的偏差，并结合拟合度来判断数据的总体特性。 江育奇建议使用一种更为细致且全面的评估方式，而非仅仅依赖于全局的χ2统计量。这种方法的优势在于能够更准确地揭示数据中可能存在的局部偏离，从而提供更为精确的结论。因此，他的论文不仅对现有统计实践提出了挑战，也为改进统计检验提供了新的思路。 文中涉及的关键词包括“假设检验”、“χ2检验”、“正态分布”以及“拟合度”，这些都是理解文章核心内容的重要术语。这篇文章可能发表在中国科技论文在线上，对于那些关注统计学方法改进的学者和研究人员来说，具有很高的参考价值。 这篇论文对于统计学领域的专业人士来说是一篇重要的首发论文，它质疑并创新了分布函数的χ2检验方法，推动了该领域内检验方法的理论和实践发展。通过深入探讨偏差度和拟合度，文章提供了一种更为精细的检验工具，有助于提升统计分析的精确性和有效性。