matlab卡方检验代码实现

卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在关联。以下是MATLAB代码实现卡方检验的示例：

假设我们有两个分类变量X和Y，它们的观测值如下所示：

    Y1  Y2  Y3
X1  10  20  30
X2  20  30  10

首先，我们需要计算每个分类变量的边际分布，即每个行和每个列的总计数。在MATLAB中，我们可以使用sum函数来实现：

row_sum = sum(observed, 2); % 对每行求和，得到行的边际分布
col_sum = sum(observed, 1); % 对每列求和，得到列的边际分布
total_sum = sum(row_sum);   % 对所有元素求和，得到总计数

接下来，我们可以计算期望值，即在假设两个变量之间不存在关联的情况下，每个单元格的期望计数。在MATLAB中，我们可以使用bsxfun函数来实现：

expected = bsxfun(@times, row_sum, col_sum) / total_sum;

最后，我们可以使用卡方检验的公式来计算卡方统计量和p值。在MATLAB中，我们可以使用chi2gof函数来实现：

[chi2, p] = chi2gof(observed, 'expected', expected, 'ctrs', 'nonuniform');

完整的MATLAB代码示例如下：

observed = [10 20 30; 20 30 10]; % 观测值
row_sum = sum(observed, 2);      % 行的边际分布
col_sum = sum(observed, 1);      % 列的边际分布
total_sum = sum(row_sum);        % 总计数
expected = bsxfun(@times, row_sum, col_sum) / total_sum; % 期望值
[chi2, p] = chi2gof(observed, 'expected', expected, 'ctrs', 'nonuniform'); % 计算卡方统计量和p值
disp(['卡方统计量：' num2str(chi2)]);
disp(['p值：' num2str(p)]);

注意，在使用chi2gof函数时，需要将'ctrs'参数设置为'nonuniform'，以确保MATLAB使用正确的卡方分布。