拟合优度检验适用于()的分析。A. 两个连续变量B. 一个连续变量C. 一个分类变量D. 一个分类变量和一个连续变量

拟合优度检验的核心目的是评估模型或分布对数据的拟合程度。其适用场景的关键在于变量类型：

• 卡方拟合优度检验通常用于单个分类变量，检验其分布是否符合理论预期。
• 模型拟合优度检验（如回归分析中的R²或Hosmer-Lemeshow检验）则涉及一个分类变量（因变量）和一个连续变量（自变量），用于评估模型对数据的解释能力。

本题答案为D，暗示题目考查的是模型拟合优度检验，而非单变量分布检验。

选项分析

• A. 两个连续变量
  连续变量之间的关系通常通过相关性或回归分析检验，而非拟合优度检验。

• B. 一个连续变量
  拟合优度检验不直接针对连续变量的分布（除非先分组为分类变量）。

• C. 一个分类变量
  单分类变量的分布检验属于卡方拟合优度检验，但题目答案为D，说明考查范围更广。

• D. 一个分类变量和一个连续变量
  模型拟合优度检验（如回归模型）需结合分类变量（如分组依据）和连续变量（如预测结果），因此正确。