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/ NetNews Usenet Archive 1992 #31 / NN_1992_31.iso / spool / sci / math / stat / 2660 next >
Encoding:
Text File  |  1992-12-21  |  1.4 KB  |  30 lines
  1. Newsgroups: sci.math.stat
  2. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!magnus.acs.ohio-state.edu!usenet.ins.cwru.edu!agate!ames!purdue!mentor.cc.purdue.edu!pop.stat.purdue.edu!hrubin
  3. From: hrubin@pop.stat.purdue.edu (Herman Rubin)
  4. Subject: Re: Robust chi-squared routine?
  5. Message-ID: <BzMDCz.JrM@mentor.cc.purdue.edu>
  6. Sender: news@mentor.cc.purdue.edu (USENET News)
  7. Organization: Purdue University Statistics Department
  8. References: <1g8evvINNqc0@network.ucsd.edu> <CTHOMBOR.92Dec18122658@tern.lcs.mit.edu>
  9. Date: Mon, 21 Dec 1992 17:17:22 GMT
  10. Lines: 18
  11.  
  12. In article <CTHOMBOR.92Dec18122658@tern.lcs.mit.edu> cthombor@theory.lcs.mit.edu (Clark D. Thomborson) writes:
  13.  
  14. >   From: mbk@gibbs.ucsd.edu (Matt Kennel)
  15.  
  16. >   Is a chisquared test appropriate for a situation where the
  17. >   number of bins is very large, but the expected value per bin is
  18. >   quite a bit smaller than 1?
  19.  
  20. I would raise the question of whether the chi-squared test is ever a
  21. good procedure to use if there is a large number of bins.  I do not
  22. mean the chi-squared approximation, but using that test itself.  One
  23. should choose the test according to the evaluation of the alternatives,
  24. and there are usually far more powerful ones.
  25. -- 
  26. Herman Rubin, Dept. of Statistics, Purdue Univ., West Lafayette IN47907-1399
  27. Phone: (317)494-6054
  28. hrubin@snap.stat.purdue.edu (Internet, bitnet)  
  29. {purdue,pur-ee}!snap.stat!hrubin(UUCP)
  30.