Illeszkedésvizsgálat: 

= egy valószínűségi változó eloszlására vonatkozó állítás vagy feltételezés ellenőrzése.

• tiszta: valamilyen pontosan meghatározott eloszlás fennállását tételezzük fel.
• becsléses: csak az eloszlás típusára van hipotézisünk, ám nem tudjuk konkrétan behatárolni az alapsokasági eloszlást, mert valamely jellemzője nem ismeretes.
  

Khi-négyzet próba:

Azt kívánjuk tesztelni, hogy az adott minta elemeiből képzett gyakorisági sor egy meghatározott F(x) eloszlásból származik.
Hipotézisrendszerünk: H0: Pr{xi} = Pi, minden i-re
H1: van olyan i, melyre Pr{xi} ≠ Pi
Tiszta illeszkedésvizsgálat esetén a valószínűségi változó khi-négyzet eloszlást követ.

Becsléses illeszkedésvizsgálat esetén:

• a feltételezett elméleti eloszlás ismeretlen paraméterét megbecsüljük
• kiszámítjuk a próbafüggvény értékét
• döntünk
  

Kolmogorov – Szmirnov próba:

=eloszlásmentes, nemparaméteres próba
(nem alkalmazunk khi-négyzet próbát, ha a minta elemszáma kicsi)
H0: Fn(x) = F(x)

Előnye:

• kis minta esetében is alkalmazható
• egyoldalú alternatív hipotézist is képes tesztelni
• egyedi adatokból tesztel (-> nincs információveszteség)
  

Hátránya:

• csak folytonos eloszlást képes tesztelni
• becsléses esetben nincs tábla
• szignifikancia – érték csak nehezen számszerüsíthető
  

Normalitás vizsgálat momentumok segítségével:

Ismerjük az r-ed rendű centrális momentumot. A centrális momentumból számíthatjuk a ferdeséget és a csúcsosságot. Normális eloszlás esetén: ferdeség = 0, csúcsosság = 3

Likelihood arány (LR) teszt:

Hipotézisrendszerünk: H0: Ө = Ө0 és H1: Ө ≠ Ө0
Előnye: egyszerű és összetett nullhipotézisek esetén is alkalmazható.
Hátránya: két becslést hasonlít össze ( azaz két likelihood függvény felírását is igényli, ami gyakran nehézkes)