二元logistics回归霍斯默检验

二元logistics回归霍斯默检验是统计学中的一种方法，用于检验两个独立样本是否具有相同的分布。

该方法假设样本分布符合二元logistic分布，并且样本大小足够大，使得正态分布的近似成立。

霍斯默检验的基本假设是，样本来自同一总体，并且总体分布符合二元logistic分布。

该方法的优点是，它可以用于任意两个独立样本，不需要样本大小相等。

此外，该方法还可以用于检验非正态分布的样本。

霍斯默检验的主要缺点是，它只适用于二元样本，不能用于多元样本。

此外，该方法的另一个缺点是，如果样本分布不符合二元logistic分布，则该方法的结果可能会出现偏差。

在进行二元logistics回归霍斯默检验时，需要计算两个样本的比值，并根据比值计算出p 值。

如果p值小于0.05，则认为两个样本具有显著差异，如果p值大于0.05，则认为两个样本没有显著差异。

二元logistics回归霍斯默检验是统计学中常用的方法之一，它可以用于检验两个独立样本是否具有相同的分布。

该方法的优点是，它可以用于任意两个独立样本，不需要样本大小相等。

此外，该方法还可以用于检验非正态分布的样本。