修改显示部分的程序,使其生成图片显示落在每个网格内的频数,并验证其是否满足χ2((k-1)2)分布:%独立性验证 clear clc close all a=[]; b=[]; % 创建10x10的网格 numBins =10; binEdges = linspace(0,1, numBins+1); binCounts = zeros(numBins, numBins); for i = 1:N if mod(i, 2) == 1 % 当 i 为奇数时,将 x(i) 赋值给 a a = [a, v(i)]; % 查找a和b所属的网格索引 j=floor(i/2)+1 aIndex = find(a(j) >= binEdges, 1, 'last'); else % 当 i 为偶数时,将 x(i) 赋值给 b b = [b, v(i)]; bIndex = find(b(i/2) >= binEdges, 1, 'last'); % 更新对应网格的频数 binCounts(aIndex, bIndex) = binCounts(aIndex, bIndex) + 1; end end % 计算每个网格的期望频数 expectedCounts = N / (numBins^2); % 计算χ2统计量 chi2Stat = sum(sum((binCounts - expectedCounts).^2 ./ expectedCounts)); % 计算自由度 df = (numBins - 1)^2; % 计算χ2分布的p值 pValue = 1 - chi2cdf(chi2Stat, df); disp('频数:'); disp(binCounts); disp('χ2统计量:'); disp(chi2Stat); disp('自由度:'); disp(df); disp('p值:'); disp(pValue);
时间: 2024-04-08 11:33:37 浏览: 69
要生成图片显示落在每个网格内的频数,并验证其是否满足χ2((k-1)2)分布独立性验证,可以使用Matlab中的图像绘制函数来实现。
```matlab
clear
clc
close all
N = 1000; % 样本数量
v = rand(1,N); % 随机生成样本数据
a = [];
b = [];
% 创建10x10的网格
numBins = 10;
binEdges = linspace(0, 1, numBins + 1);
binCounts = zeros(numBins, numBins);
for i = 1:N
if mod(i, 2) == 1 % 当 i 为奇数时,将 x(i) 赋值给 a
a = [a, v(i)];
% 查找a所属的网格索引
aIndex = find(a(end) >= binEdges, 1, 'last');
else % 当 i 为偶数时,将 x(i) 赋值给 b
b = [b, v(i)];
% 查找b所属的网格索引
bIndex = find(b(end) >= binEdges, 1, 'last');
% 更新对应网格的频数
binCounts(aIndex, bIndex) = binCounts(aIndex, bIndex) + 1;
end
end
% 计算每个网格的期望频数
expectedCounts = N / (numBins^2);
% 计算χ2统计量
chi2Stat = sum(sum((binCounts - expectedCounts).^2 ./ expectedCounts));
% 计算自由度
df = (numBins - 1)^2;
% 计算χ2分布的p值
pValue = 1 - chi2cdf(chi2Stat, df);
% 显示频数
figure;
imagesc(binCounts);
title('频数');
xlabel('Bin B');
ylabel('Bin A');
colorbar;
% 显示χ2统计量、自由度和p值
disp('χ2统计量:');
disp(chi2Stat);
disp('自由度:');
disp(df);
disp('p值:');
disp(pValue);
```
这段代码首先生成了1000个随机样本数据,然后根据奇偶性将样本数据分配给变量`a`和`b`。接下来,根据样本数据所属的网格索引更新对应网格的频数。然后,计算每个网格的期望频数,计算χ2统计量、自由度和p值。最后,使用`imagesc`函数将频数以图像的形式显示出来,并使用`colorbar`添加颜色条。
注意:这段代码中的`N`是样本数量,你可以根据需要修改为实际的样本数量。
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