matlab如何进行卡方检验

在 MATLAB 中进行卡方检验，可以使用 `chi2gof` 函数。该函数可以用于检验一个样本是否符合某个特定的离散分布。

以下是该函数的基本语法：

[h,p,stats] = chi2gof(x)

其中，`x` 是一个包含观测频数的向量或矩阵。函数将计算每个值的期望频数，并对观测频数与期望频数之间的差异进行卡方检验。输出结果包括一个布尔值 `h`，指示观测频数是否符合期望频数的分布，以及一个 p 值和统计量 `stats`。

如果 `h` 的值为 0，则观测频数符合期望频数的分布；如果 `h` 的值为 1，则观测频数不符合期望频数的分布。

以下是一个示例：

% 创建一个包含观测频数的向量
observed = [20 30 50];

% 计算期望频数
expected = length(observed) * [1/3 1/3 1/3];

% 进行卡方检验
[h,p,stats] = chi2gof(observed, 'Expected', expected);

% 显示结果
if h == 0
    disp('观测频数符合期望频数的分布');
else
    disp('观测频数不符合期望频数的分布');
end
disp(['p 值为 ', num2str(p)]);
disp(['卡方统计量为 ', num2str(stats.chi2stat)]);

在这个示例中，我们创建了一个包含观测频数的向量 `observed`，并计算了期望频数 `expected`。然后，我们使用 `chi2gof` 函数对观测频数进行卡方检验，并显示结果。