卡方检验概率怎么用matlab 求

使用Matlab进行卡方检验的步骤如下：

1. 将样本数据放入矩阵中，例如将两个分类变量A和B的数据放入一个2行3列的矩阵data中，其中每一列代表一个分类变量的取值：

data = [a1 b1; a2 b2; a3 b3];

2. 计算每一行和每一列的总和：

rowsum = sum(data, 2);
colsum = sum(data, 1);

3. 计算期望频数矩阵expected，其中每一个元素代表在假设条件下该单元格内的期望频数：

total = sum(rowsum);
expected = rowsum * colsum / total;

4. 计算卡方统计量chi2：

chi2 = sum(sum((data - expected).^2 ./ expected));

5. 计算自由度df，自由度为分类变量的类别数减1的积：

df = prod(size(data) - 1);

6. 计算p值，p值为卡方分布的累积分布函数在chi2和df下的值：

p = 1 - chi2cdf(chi2, df);

其中，chi2cdf是在Matlab中用于计算卡方分布的累积分布函数的函数。

这样就可以使用Matlab求解卡方检验的概率了。

相关问题

卡方独立性检验matlab求期望值

卡方独立性检验是一种统计方法，用于判断两个分类变量之间是否相互独立。在MATLAB中，你可以使用`chi2test`函数来进行这种检验。这个函数会计算观测频率与理论期望频率之间的差异，并基于这些差异构造卡方统计量。

如果你想直接计算期望值，通常是在假设两个变量独立的情况下，对于给定的类别组合，每个样本理论上应该按照各自变量的概率分布独立出现。例如，如果你有两个列向量，A表示类别1，B表示类别2，那么期望值E(A)、E(B)分别对应于各自变量的频数除以总样本数，而E(A,B)则对应于交叉表（ contingency table）中每一对类别组合的期望频数，等于E(A)*E(B)。

如果你有一个具体的矩阵或数据集，可以按行或列求期望值。在MATLAB中，这可以用`mean`函数完成，例如：

% 假设data是一个类别数据的矩阵，比如二分类
categoryA = data(:,1); % 提取第一列作为类别A
categoryB = data(:,2); % 提取第二列作为类别B

% 计算期望值
expectedAB = mean(categoryA) * mean(categoryB);

卡方检验matlab求p

在 MATLAB 中进行卡方检验可以使用 `chi2gof` 函数，该函数可计算一组样本是否符合某个分布。该函数的语法如下：

[h,p] = chi2gof(x)

其中，`x` 是一组数据样本，`h` 是假设检验的结果，`p` 是 P 值，表示拒绝原假设的概率。如果 `p` 值小于显著性水平，那么可以拒绝原假设。

例如，假设我们有一组样本数据 `x`，并且想要判断它是否符合正态分布。我们可以使用以下代码进行卡方检验并计算 P 值：

x = randn(100,1);  % 生成一组正态分布的样本数据
[h,p] = chi2gof(x, 'cdf', 'norm')  % 进行卡方检验

`'cdf'` 参数表示使用正态分布的累积分布函数作为假设分布，因此我们可以计算出这组数据是否符合正态分布。