إحصاء

تصغير مربع كاي

ملاءمة بتقليل مجموع مربعات البواقي موزونة بشكوكها؛ قيمته عند الحد الأدنى تقيس أيضًا جودة الملاءمة.
7 مقالات ذات صلة

الوصف

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.

التاريخ

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.

كيف يعمل

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.

في التطبيق

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.

حقيقة طريفة

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.

Concept graph →

مقالات ذات صلة · 7

كيف تمنع المسألة من التضخم: طريقة سريعة للتعلم الآلي
النهج القياسي لفئة من مسائل التعلم الآلي يشبه زنبركًا تم شده ونسي إطلاقه: الطرق القياسية تضخم حجم المسألة بشكل مصطنع، محولة الحسابات إلى ثقب أسود للذاكرة والوقت.
لماذا يرتجف مستشعر الليزر حتى في الحالة المثالية
يشبه الليزر شوكة رنانة تصدر نغمة واحدة. لكن حتى في الصمت التام، فإن صوته يرتجف قليلًا. كان يُعتقد سابقًا أن هذا الارتجاف — وهو عبارة عن هزات عشوائية ناتجة عن الانبعاث التلقائي للضوء من الذرات داخل الليزر — هو الحد الرئيسي للدقة. العمل الجديد يُظهر أن هناك مصدرًا ثانيًا للضجيج، أكثر هدوءًا لكنه منتشر في كل مكان. اهتزازات الفضاء الفارغ ليست مجازًا.
طريقة جديدة لرؤية الخفي في فوضى البيانات
روبوت المختبر يعدّ الجزيئات — ويخطئ. في أنبوب واحد 0، وفي آخر 12، وفي ثالث 3، رغم أن الكميات في الحقيقة متساوية تقريبًا. هذه الأرقام "الخام" أمر شائع في علم الأحياء: تسلسل الحمض النووي (DNA)، عدّ الأنواع في عينة ماء، نشاط الجينات. البيانات كثيرة، لكنها متناثرة ومشتتة أكثر مما يسمح به العشوائية البسيطة.
خريطة المادة المظلمة دون تحفّظ
تلتقط الكاميرا صورة، لكن المستشعر يُحدث ضجيجًا، والبصريات تُشوّش، وبعض البكسلات تتعرض للضوء الزائد. استرجاع الصورة الأصلية يشبه تخمين لحن من أسطوانة تالفة: الاحتمالات كثيرة، وأيها صحيح غير واضح. في العلوم، تُسمى هذه المسائل بالمسائل العكسية (inverse problems)، وهي موجودة في كل مكان — من أجهزة التصوير المقطعي الطبية إلى التلسكوبات الراديوية.
علم الكون2026-04-021 دarXiv:2604.01713سريع
الطاقة المظلمة كتأثير كمومي
إذا كان الفضاء لوحةً، فإن ضربات الفرشاة عليه لا يمكن أن تكون رفيعة بلا حدود. هناك أقصر قطعة لا معنى للقياس دونها — طول أساسي يحدد "حبيبية" الزمكان الكمومية. هذا التقطع يغير الهندسة نفسها: حركة المجرات ونمو البنى واسعة النطاق يعكسان تأثيره.
المشيمة تحت المجهر: كيف ينتقل الأكسجين إلى الجنين
المشيمة تشبه سوقًا نابضًا بالحركة، حيث ينتقل الأكسجين من الأم إلى الجنين. إذا كانت الأكشاك مرتبة والبضائع تُوزع بسرعة، يكفي الجميع. ولكن بمجرد أن تزدحم الممرات، تبدأ الاختناقات: في مكان يزدحم، وفي مكان آخر يخلو.
الدقة القصوى لأجهزة الاستشعار الكمومية: حساسية الطور بدلاً من عامل الجودة
يبدأ بناء أجهزة استشعار فائقة الحساسية لتطبيقات الفوتومترية — قياس خصائص الضوء والتحليل الطيفي — تحليل التركيب الطيفي للإشعاع برنانات مجهرية — غرف بصرية ينعكس فيها الضوء مراراً وتكراراً، مثل الصدى في بئر عميقة.