拟合优度检验是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。
卡方拟合优度检验 chi-square goodness of fit test
We use goodness of fit test to find the best model for the studying data and use the corresponding model to do more analysis.
我们利用拟合优度检验选出拟合实际资料的最佳模型,并用相应的模型作进一步分析。
参考来源 - 长期生存者资料的参数混合模型·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
一般的拟合优度检验方法只能用于分布完全已知的情况。
The common goodness-of-fit tests require continuous distributions with known parameters.
给出了趋势检验、AMSAA模型的拟合优度检验及模型参数的极大似然估计方法。
The tendency check, goodness of fit check, maximum likelihood estimates (MLE) of the parameters and MTBF for AMSAA model are presented.
结果：提出了模型的一般框架，并给出了协方差密度的性质以及模型的拟合优度检验。
Results: a general framework of the model is established. The property of covariance density and the goodness of fit test are given.
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