R语言 求卡方分布分布期望

卡方分布的期望为自由度（df）。

在R语言中，可以使用chisq.test函数计算卡方分布的期望值。该函数的语法如下：

chisq.test(x)

其中，x是一个向量或矩阵，包含了数据的观察值。函数将返回一个包含卡方值、自由度和p值的结果对象。可以通过该结果对象来获取期望值。例如：

result <- chisq.test(x)
expected <- result$expected

其中，$expected表示结果对象中的期望值。

相关问题

用R语言实现卡方分布

在R语言中，要实现卡方分布（Chi-squared distribution），可以使用内置的`rchisq()`函数。这个函数用于生成指定自由度（degrees of freedom，通常表示为df）下的标准卡方随机变量。以下是基本的用法：

# 导入需要的统计包
library(stats)

# 参数说明：
# rchisq(n, df) - n: 期望生成的随机数的数量，df: 卡方分布的自由度

# 例子
# 生成100个自由度为5的卡方分布随机数
random_values <- rchisq(100, df = 5)
print(random_values)

在这个例子中，`rchisq(100, 5)`会返回一个长度为100的向量，其中每个元素都是服从自由度为5的卡方分布的随机值。

如果你想要绘制卡方分布的密度图，可以使用`density()`函数配合`plot()`：

# 绘制卡方分布密度图
x <- seq(0, 20, by = 0.1)  # 定义x轴范围
y <- dchisq(x, df = 5)       # 计算对应密度
plot(x, y, type = "l", main = "Density plot of Chi-square distribution with df=5")

r语言如何绘制卡方分布表

在R语言中，绘制卡方（Chi-squared）分布图通常用于可视化数据是否符合正态分布或其他期望的分布形态。卡方分布通常通过`chisqdist()`函数生成一组随机值，然后用`plot()`或`hist()`函数来绘制分布。以下是简单的步骤：

1. 首先，你需要安装并加载`VGAM`包，它包含了`chisqdist()`函数以及绘制卡方分布所需的工具。如果尚未安装，可以运行：

install.packages("VGAM")
library(VGAM)

2. 生成一组卡方分布的随机数值：

set.seed(123)  # 设置随机数种子以便于复现结果
x <- chisqdist(n = 1000, df = 1)  # df代表自由度，可以选择需要的值如1、2等

3. 使用`hist()`函数创建直方图展示卡方分布：

hist(x, prob = TRUE, main = "Chi-Squared Distribution", xlab = "chi-square values", ylab = "Density")

4. 或者使用`plot()`函数结合`rug()`函数显示密度曲线和点状图：

plot(density(x), main = "Chi-Squared Distribution", xlab = "chi-square values", ylab = "Density")
rug(x, col = "red")  # 添加点状图

这将为你生成一个基本的卡方分布图表。如果你想对特定的数据集应用卡方检验，可以使用`chisq.test()`。