在最近的一次否决投票之后，我一直在尝试检查我对 Pearson Chi Squared 测试的理解。我通常使用卡方统计量（或减少卡方统计量）来拟合或检查结果拟合。在这种情况下，方差通常不是表格或直方图中的预期计数数，而是一些实验确定的方差。无论哪种方式，我总是认为测试仍然使用多项 PDF 的渐近正态性（即我的测试统计量是

和$(n-Nm)$是渐近多正规的$V$is 是协方差矩阵）。所以$Q$给定大的卡方分布$n$因此使用预期计数作为统计中的分母对于大$n$. 这可能仅适用于直方图，我多年来没有分析过一个小数据表。

我缺少一个更微妙的论点吗？我会对参考感兴趣，或者更好的简短解释。（尽管有可能我只是因为省略渐近这个词而被否决，我承认这是相当重要的。）