Statystyka testowa nie chi-kwadrat

[Grazyna_]

Porównuję dwa sygnały z małą ilością zdarzeń. Moja statystyka testowa jest wyrażona wzorem
\(\displaystyle{ TS = -2\ln\frac{L_0}{L_1}}\) , gdzie \(\displaystyle{ L_0}\) i \(\displaystyle{ L_1}\) to wartości rozkładu Poissona dla \(\displaystyle{ L_0 = P_0(\lambda=n_0,k=n_{obs})}\) i \(\displaystyle{ L_1 = P_1(\lambda= n_1,k=n_{obs})}\)
\(\displaystyle{ TS = n_0 - n_1 - n_{obs}\cdot\left(\ln n_0-\ln n_1\right)}\) , zakładam też, że \(\displaystyle{ n_{obs} = n_1}\) , czyli:
\(\displaystyle{ TS = n_0 - n_1 - n_1\cdot\left(\ln n_0-\ln n_1\right)}\)
Moje pytanie: Jaki wynik tego testu będzie w stanie powiedzieć mi, że mój sygnał \(\displaystyle{ n_0}\) jest niezgodny z liczbą obserwowanych zdarzeń dla poziomu ufności \(\displaystyle{ 1\cdot\sigma\approx68,3\%}\) ?
W przypadku testu chi-kwadrat sprawdzam to w tabeli i dla \(\displaystyle{ 1}\) stopnia swobody wartość ta to \(\displaystyle{ 1}\) , dla dwóch \(\displaystyle{ 2,3}\) , ale tutaj nie wiem co mam zrobić. Uprzejmie proszę o pomoc.