卡方检验概率怎么用matlab 求
时间: 2023-07-08 19:16:05 浏览: 128
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
卡方检验matlab求p
在Matlab中,可以使用`chi2cdf`函数来计算卡方分布的概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF),从而求得卡方检验的p值。
以下是一个求解卡方检验p值的示例代码:
```matlab
% 设计一个2x2列联表
observed = [50 25; 30 45];
% 计算期望值
expected = (sum(observed, 2) * sum(observed, 1)) / sum(observed(:));
% 计算卡方值
chi2 = sum((observed(:) - expected(:)).^2 ./ expected(:));
% 计算自由度
df = prod(size(observed) - 1);
% 计算p值
p = 1 - chi2cdf(chi2, df);
```
其中,`observed`是观测到的频数矩阵,`expected`是期望的频数矩阵,`chi2`是卡方值,`df`是自由度,`p`是卡方检验的p值。
卡方检验matlab
在Matlab中,可以使用`chi2test`函数执行卡方检验。该函数的语法如下:
```matlab
[h, p, stats] = chi2test(observed, expected)
```
其中,`observed`是观测到的频数,`expected`是期望的频数。返回的结果包括`h`表示拒绝或接受原假设的结果(1表示拒绝),`p`表示拒绝原假设的概率,以及`stats`包含了卡方统计量等相关信息。
以下是一个示例:
```matlab
% 假设有两个分类变量x和y,我们要进行卡方检验
x = [10 20 30];
y = [15 16 24];
[h, p, stats] = chi2test(x, y);
if h
disp('拒绝原假设');
else
disp('接受原假设');
end
disp(['拒绝原假设的概率为:', num2str(p)]);
disp(['卡方统计量为:', num2str(stats.chisq)]);
```
请注意,以上示例中的数据仅供参考,请根据实际情况进行相应的修改。