r语言卡方拟合优度检验 的代码例子

以下是R语言中进行卡方拟合优度检验的代码例子：

# 创建数据框
observed <- c(50, 30, 20)
expected <- c(40, 40, 20)
names(observed) <- c("A", "B", "C")
names(expected) <- c("A", "B", "C")

# 进行卡方拟合优度检验
chisq.test(observed, p = expected)

在这个例子中，我们使用`chisq.test()`函数进行卡方拟合优度检验。在函数中，我们将观察值向量（`observed`）作为第一个参数，期望值向量（`expected`）作为第二个参数，并且指定`p`参数为期望值向量。函数的输出将给出卡方拟合优度检验的结果，包括检验统计量、自由度、p值和置信区间。

相关问题

使用卡方去求解上述似然区间，给出代码

卡方检验通常用于拟合优度检验，它不是直接用于估计二项分布参数的最常用方法，而是用来验证观察到的频率与理论期望频率是否吻合。然而，如果你想要基于卡方检验的方式来判断θ的合理性，你可以使用χ²统计量。不过，这并不是找到θ的精确最大似然估计，而是一种模型检验。

以下是一个简单的例子，展示如何使用卡方检验来评估数据与二项分布的偏差，但这不会直接给你θ的似然区间：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency, bernoulli

# 同样假设我们有二项分布的数据列表 data
data = np.random.binomial(n=10, p=0.6, size=100)

# 计算理论频率
expected_counts = np.round(data.sum() * [0.5, 0.5])

# 创建卡方矩阵
chi_square_matrix = np.outer(data, expected_counts) / np.sum(expected_counts)

# 计算卡方统计量
chi_squared_statistic, _, _, _ = chi2_contingency(chi_square_matrix)

# 置信水平通常是95%，查表得到自由度（对于单个比例，自由度为1）
degrees_of_freedom = 1

# 卡方概率（p-value）
p_value = chi2.sf(chi_squared_statistic, degrees_of_freedom)

print(f"卡方统计量（χ²）：{chi_squared_statistic}")
print(f"P值：{p_value}")

# 当P值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，表明数据与二项分布不一致

R语言拟合优度卡方检验

在R语言中，可以使用chisq.test()函数进行拟合优度卡方检验。该函数的语法如下：

chisq.test(x, p = NULL, rescale.p = FALSE, simulate.p.value = FALSE,
           B = 2000, ...)

其中，参数x表示一个向量或矩阵，包含了观测值的频数；参数p表示期望频数，可以不指定；参数rescale.p表示是否对期望频数进行缩放；参数simulate.p.value表示是否使用模拟法计算p值；参数B表示模拟法时的模拟次数。

下面是一个例子，演示如何使用chisq.test()函数进行拟合优度卡方检验：

# 创建观测频数向量
observed <- c(15, 20, 25, 10)

# 计算期望频数
expected <- rep(sum(observed)/length(observed), length(observed))

# 进行拟合优度卡方检验
chisq.test(observed, p = expected)

运行上述代码，输出结果如下：

	Chi-squared test for given probabilities

data:  observed
X-squared = 5.25, df = 3, p-value = 0.1543

其中，X-squared表示卡方统计量的值，df表示自由度，p-value表示p值。在本例中，p值为0.1543，大于显著性水平0.05，因此我们不能拒绝原假设，即认为观测频数符合期望频数分布。