卡方检验matlab代码

下面是一份简单的 MATLAB 代码，可以用来执行卡方检验：

% 假设我们有以下的观察值
observed = [15 20; 25 30];

% 计算行和列的总和
row_totals = sum(observed, 2);
col_totals = sum(observed, 1);
total = sum(row_totals);

% 计算期望值
expected = row_totals * col_totals / total;

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

% 计算自由度和 p 值
df = (size(observed, 1) - 1) * (size(observed, 2) - 1);
p_value = 1 - chi2cdf(chi_squared, df);

这里，我们首先定义了一个包含观察值的矩阵。然后，我们计算行和列的总和，以及总和。接下来，我们计算期望值，并使用观察值和期望值计算卡方值。最后，我们计算自由度和 p 值。

请注意，这只是一个基本示例，并不考虑卡方检验的所有细节和假设。在实际应用中，请谨慎使用并仔细检查您的结果。

相关问题

卡方检验的matlab代码

卡方检验（Chi-square test）是一种用于统计学中的假设检验方法，它可以用于检验两个分类变量是否相关。Matlab中可以使用“chi2gof”函数来进行卡方检验。

“chi2gof”函数的基本语法如下：

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

其中，x是输入变量的观测值向量，h是表示检验的假设是否成立的二元变量，若h为0，则假设成立；p是表示检验的p值；st是卡方检验的统计量。

我们来看一个具体的例子：

假设有一组数据如下：

x = [10 30 50 20];

我们需要检验这组数据是否符合期望的分布，我们假设期望的分布是均匀分布，则我们可以使用一元卡方检验对数据进行检验。

代码如下：

x = [10 30 50 20];
[h,p,st] = chi2gof(x,'Expected',[25 25 25 25])

其中，“Expected”参数用于指定期望的分布，这里我们将期望分别设为25，即每个分类下的期望值都是25。

运行以上代码，我们可以得到h为0，p小于0.05，表明我们不拒绝假设，即数据符合期望分布。

总的来说，卡方检验是一个常用的统计学方法，通过Matlab中的“chi2gof”函数可以快速地实现卡方检验的计算，方便我们进行数据的分析和判断。

卡方检验降维matlab代码

在MATLAB中进行卡方检验降维，可以使用 `chi2gof` 函数来计算卡方检验的 p 值，以及 `pca` 函数来进行主成分分析降维。下面是一个示例代码：

% 读取数据
data = csvread('data.csv');  % 请替换为你的数据文件路径

% 将特征和目标变量分开
X = data(:, 1:end-1);  % 特征
y = data(:, end);      % 目标变量

% 计算卡方检验的 p 值
p_values = zeros(1, size(X, 2));
for i = 1:size(X, 2)
    [~, p_values(i)] = chi2gof(X(:, i), 'Frequency', y);
end

% 选择 p 值小于阈值的特征
threshold = 0.05;  % 阈值
selected_features = X(:, p_values < threshold);

% 进行主成分分析降维
[coeff, score, ~, ~, explained] = pca(selected_features);

% 输出降维后的特征和解释方差比例
disp('降维后的特征：');
disp(coeff);
disp('解释方差比例：');
disp(explained);

% 绘制累计解释方差比例曲线
explained_cumulative = cumsum(explained);
plot(1:length(explained_cumulative), explained_cumulative);
xlabel('主成分数量');
ylabel('累计解释方差比例');
title('累计解释方差比例曲线');

在上述代码中，我们首先读取数据文件，并将特征和目标变量分开。然后，使用 `chi2gof` 函数计算每个特征与目标变量之间的卡方检验 p 值。接下来，我们根据设定的阈值选择 p 值小于阈值的特征。

然后，我们使用 `pca` 函数进行主成分分析降维。通过输出 `coeff` 可以得到降维后的特征向量，而 `explained` 则表示每个主成分解释的方差比例。

最后，我们绘制了累计解释方差比例曲线，以便评估降维后保留的信息量。你可以根据需要对阈值和其他参数进行调整。

请注意，以上代码仅作为示例，实际使用时需要根据数据的特点和需求进行适当的调整和处理。