ملاءمة بتقليل مجموع مربعات البواقي موزونة بشكوكها؛ قيمته عند الحد الأدنى تقيس أيضًا جودة الملاءمة.تقليل مربع كاي هو تعميم لطريقة المربعات الصغرى يأخذ في الاعتبار أن القياسات غالبًا ما تكون لها شكوك مختلفة. بدلاً من تقليل مجموع مربعات البواقي، فإنه يقلل مجموع مربعات البواقي مقسومًا كل منها على تباينه الخاص (مربع شكّه). يضمن هذا الترجيح أن القياسات الأكثر دقة لها تأثير أكبر على الملاءمة من تلك الأقل دقة. قيمة مربع كاي عند الحد الأدنى تخدم أيضًا كمقياس لجودة الملاءمة: إذا كانت قريبة من عدد درجات الحرية، فإن النموذج يصف البيانات بشكل جيد؛ إذا كانت أكبر بكثير، فقد يكون النموذج خاطئًا أو أن الشكوك قد قُلِّلت من قيمتها الحقيقية.
قدّم كارل بيرسون توزيع مربع كاي في عام 1900، وأصبح استخدام تقليل مربع كاي للملاءمة معيارًا في أوائل القرن العشرين، خاصة في علم الفلك وفيزياء الجسيمات.
لكل نقطة بيانات، تحسب الباقي، وتربعه، وتقسمه على تباين تلك القياس. جمع هذه البواقي المربعة الموزونة يعطي قيمة مربع كاي. تُغيَّر معاملات النموذج لتقليل هذا المجموع. نظرًا لأن الأوزان هي معكوس التباينات، فإن النقاط ذات الشكوك الصغيرة تهيمن على الملاءمة. تتبع قيمة مربع كاي المصغَّرة توزيعًا إحصائيًا معروفًا (توزيع مربع كاي) بدرجات حرية تساوي عدد نقاط البيانات ناقص عدد المعاملات الملائمة، مما يسمح باختبار كمي لصحة النموذج.
أداة قياسية في الفيزياء التجريبية لملاءمة المخططات البيانية، وأطياف اضمحلال الجسيمات، والبيانات الفلكية؛ وتُستخدم أيضًا في علم الكون لملاءمة طيف القدرة للإشعاع الخلفي الكوني الميكروي.
مربع كاي المخفَّض (مربع كاي مقسومًا على درجات الحرية) بقيمة تقارب 1 يشير إلى ملاءمة جيدة؛ القيم الأقل بكثير من 1 غالبًا ما تشير إلى أن الشكوك قد بالغنا في تقديرها.
