matlab实现卡方独立性检验

以下是在MATLAB中实现卡方独立性检验的步骤：

1.准备数据：将观察到的频率单元的数据矩阵（I x J -table）存储在MATLAB中。

2.计算期望值：使用MATLAB的`tabulate`函数计算每个因素的边际分布，并使用这些值计算期望值矩阵。

3.计算卡方值：使用MATLAB的`chi2stat`函数计算卡方值和P值。

4.解释结果：根据P值确定是否拒绝零假设，即各因素之间相互独立。

下面是一个MATLAB代码示例，演示如何使用`chi2stat`函数进行卡方独立性检验：

% 准备数据
data = [10 20 30; 20 30 40; 30 40 50];

% 计算期望值
marginals = sum(data, 2);
expected = marginals * marginals' / sum(marginals);

% 计算卡方值和P值
[chi2val, pval] = chi2stat(data(:), expected(:), numel(data) - 1);

% 输出结果
fprintf('卡方值为 %.2f，P值为 %.4f\n', chi2val, pval);