卡方检验matlab求p

在Matlab中，可以使用`chi2cdf`函数来计算卡方分布的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），从而求得卡方检验的p值。

以下是一个求解卡方检验p值的示例代码：

% 设计一个2x2列联表
observed = [50 25; 30 45];

% 计算期望值
expected = (sum(observed, 2) * sum(observed, 1)) / sum(observed(:));

% 计算卡方值
chi2 = sum((observed(:) - expected(:)).^2 ./ expected(:));

% 计算自由度
df = prod(size(observed) - 1);

% 计算p值
p = 1 - chi2cdf(chi2, df);

其中，`observed`是观测到的频数矩阵，`expected`是期望的频数矩阵，`chi2`是卡方值，`df`是自由度，`p`是卡方检验的p值。

相关问题

卡方检验matlab

在Matlab中，可以使用`chi2test`函数执行卡方检验。该函数的语法如下：

[h, p, stats] = chi2test(observed, expected)

其中，`observed`是观测到的频数，`expected`是期望的频数。返回的结果包括`h`表示拒绝或接受原假设的结果（1表示拒绝），`p`表示拒绝原假设的概率，以及`stats`包含了卡方统计量等相关信息。

以下是一个示例：

% 假设有两个分类变量x和y，我们要进行卡方检验
x = [10 20 30];
y = [15 16 24];

[h, p, stats] = chi2test(x, y);
if h
  disp('拒绝原假设');
else
  disp('接受原假设');
end
disp(['拒绝原假设的概率为：', num2str(p)]);
disp(['卡方统计量为：', num2str(stats.chisq)]);

请注意，以上示例中的数据仅供参考，请根据实际情况进行相应的修改。

pearson卡方检验matlab

在 MATLAB 中执行 Pearson 卡方检验，你可以使用 `crosstab` 函数来计算两个分类变量之间的频数表，然后使用 `pearsonchi2` 函数来执行卡方检验。下面是一个示例代码：

% 假设有两个分类变量 X 和 Y
X = [1 2 1 2 1];
Y = [2 2 1 1 2];

% 计算频数表
freqTable = crosstab(X, Y);

% 执行 Pearson 卡方检验
[h, p, stats] = pearsonchi2(freqTable);

在上面的示例中，`X` 和 `Y` 是两个分类变量的向量。`crosstab` 函数用于计算频数表，`pearsonchi2` 函数用于执行卡方检验。返回的结果中，`h` 是假设检验的结果，`p` 是卡方检验的 p 值，`stats` 包含了其他统计信息如卡方统计量等。

你可以根据你的数据和需求修改代码中的变量和数据。希望这对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。