RBA验厂审核结果怎么评级？
1、QSA审核结果是用分数来表示的，有4个等级：A：100-90，B：89-80，C：79-70，D：70以下。A和B两个等级表示，工厂符合家得宝公司的要求，可以接受订单。
2、审核评级如下：适用于所有的工厂 A/B 等级 当工厂被评为A或B等级，批核期限为24个月。C等级 当工厂被评为C等级，批核期限为12个月。D等级 当工厂被评为D等级，批核期限为6个月。
3、RBA主要针对：环境，健康，安全，劳工，工资工时，道德规范。
4、WCA验厂结果分成4个等级，具体如下：绿色（85-100分）： 达到预期，表现良好，可拿WCA证书（无严重不符合项）。黄色 （71-84分） ： 有待改善，通过，可以出货，没有WCA证书。
5、WCA验厂结果采用扣分制，具体包括如下几个等级：（合格）可接受/绿灯（0分）此级别是WCA验厂最好的评级级别，审核零问题点。
6、EICC认证正式更名为RBA认证。更名后二者有区别吗？BRA(RESPONSIBLE BUSINESS ALLIANCE)，条款与EICC一致，并没有内容上的更改 EICC主要针对：环境，健康，安全，劳工，工资工时，道德规范。
简要说明卡方的拟合优度检验和独立性检验的意义
1、另外，卡方检验等显著性检验不存在置信区间之说，一般只说显著水平，也就是拒绝原假设的概率，有些领域把显著水平定为0.1，有些定为0.05，有些定为0.01，多数领域定为0.05。
2、拟合优度检验是用于分类变量的分析。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。
3、这部分计算方法和拟合优度是一样的，就不赘述了。计算发现这个p值非常小，接近0，因此我们可以推翻零假设。也就是说，喝酒的频率和被警察找麻烦的并不是独立的，而是相关的。
4、卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
5、独立性检验是统计学的一种检验方式，与适合性检验同属于X2检验，即卡方检验（英文名：chi square test），它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。
拟合优度检验中所用到的分布是
拟合优度检验适用于分类数据或者属性数据的分析。拟合优度检验就是用来检验一批分类数据所来自的总体的分布是否与某种理论分布相一致。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。
对于给定的数据和分布，如果你和的越好的话，该数值就会越小。使用给定的P值来检验数据是否来自给定的分布，如果P小于alpha (如， 0.05)，这时就拒绝原假设，数据不服从该分布。
那么可以将该骰子抛掷若干次。记录每一面出现的次数，从这些数据出发去检验各面出现的概率是否都是1/6， 拟合优度检验就是用来检验一批分类数据所来自的总体的分布是否与某种理论分布相一致。
P值为0.470，大于α水平0.05。 结果表明，这些数据服从Poisson分布，可以使用这个假设进行分析。这些分析包括单样本和双样本Poisson比率，U控制图，Laney U 控制图。
系数，只是它们的一个(点)估计，应该对它们作区间估计或假设检验，如果置信区间 太大，甚至包含了零点，那么系数的估计值是没有多大意义的。另外也可以用方差分析 方法对模型的误差进行分析，对拟合的优劣给出评价。
拟合优度检验适用于连续变量。“拟合优度”含义：回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，用于评价回归方程对样本观测值的拟合程度。
拟合优度检验名词解释
拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R。R最大值为1。
名词解释：用来检验观测数与依照某种假设或分布模型计算得到的理论数之间一致性的一种统计假设检验，以便判断该假设或模型是否与实际观测数相吻合。分类：（1）吻合度检验：检验观测数与理论数之间的一致性。
“拟合优度”含义：回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，用于评价回归方程对样本观测值的拟合程度。
所谓“拟合优度”，是回归分析中用来检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度，用于评价回归方程对样本观测值的拟合程度。拟合优度检验适用于分类数据或者属性数据的分析。
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。
拟合优度检验是针对整个模型的，以模型y=10m+2n为例，拟合优度检验有真实值（或实验值）y与模型计算值y*（利用模型y=10m+2n，输入（m，n）得到模型计算值y*）的统计量R来估计整个模型与事实情况的贴合程度。
拟合优度检验和显著性检验的区别和联系
拟合优度检验是针对整个模型的，以模型y=10m+2n为例，拟合优度检验有真实值（或实验值）y与模型计算值y*（利用模型y=10m+2n，输入（m，n）得到模型计算值y*）的统计量R来估计整个模型与事实情况的贴合程度。
拟合优度检验是从已经得到估计的模型出发，检验它对样本观测值的拟合程度，方程显著性检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性。联系：模型对样本观测值的拟合程度高，模型总体线性关系的显著性就强。
在实际问题中，不同变量的测量单位往往是不一样的。
模型的检验包括哪几个方面，具体含义是什么？模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
.01），使当h0正确时，它被拒绝的概率不超过α，称α为显著性水平。这种假设检验问题的特点是不考虑备择假设，考虑实验数据与理论之间拟合的程度如何，故此时又称为拟合优度检验。拟合优度检验是一类重要的显著性检验。
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