R语言hoslem.test函数的参数

hoslem.test函数是用于评估一个二元分类模型的拟合程度的函数，参数包括：

- observed: 一个长度为 n 的向量，存储观测到的响应（0 或 1）。
- fitted: 一个长度为 n 的向量，存储模型对观测到的响应的预测值（概率或分数）。
- g: 模型中分类的数量，通常为 2。
- plot: 一个逻辑值，指示是否绘制 Hosmer-Lemeshow 检验的图形。
- ... : 其他参数。

相关问题

R语言LSD.test函数

R语言中的LSD.test函数是用于进行多重比较的统计检验的函数。LSD代表最小显著差异（Least Significant Difference），它可以用于比较多个组之间的均值差异。

LSD.test函数的语法如下：

LSD.test(formula, data, trt, alpha = 0.05, console = TRUE)

其中，参数说明如下：
- formula: 一个公式对象，用于指定要进行比较的变量和因子。
- data: 包含数据的数据框或矩阵。
- trt: 一个字符向量，指定要进行比较的组。
- alpha: 显著性水平，默认为0.05。
- console: 是否在控制台中打印结果，默认为TRUE。

LSD.test函数会计算每个组之间的均值差异，并根据显著性水平进行多重比较。它会输出每个组之间的均值差异、标准误差、显著性水平等信息。

r语言chisq.test函数用法

R语言中的chisq.test函数用于执行卡方检验（chi-square test）。

该函数的基本用法如下：
chisq.test(x, y = NULL, correct = TRUE, ...)

参数说明：
- x：一个数值向量或者一个频数表（contingency table），表示观察到的数据。
- y：可选参数，用于指定期望的理论分布。如果没有提供y，则假设期望分布为均匀分布。
- correct：逻辑值，表示是否进行连续性校正（continuity correction）。
- ...：其他可选参数，用于进一步控制检验。

函数返回一个包含卡方统计量、自由度、p值等结果的对象，可以使用summary函数对结果进行查看。

下面是一个示例：

# 创建一个频数表
observed <- matrix(c(10, 20, 30, 40), nrow = 2)

# 执行卡方检验
result <- chisq.test(observed)

# 查看结果
summary(result)

请注意，以上只是chisq.test函数的基本用法，更详细的参数和用法可以参考R语言的帮助文档（?chisq.test）。