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。