卡方独立性检验matlab求期望值

卡方独立性检验是一种统计方法，用于判断两个分类变量之间是否相互独立。在MATLAB中，你可以使用`chi2test`函数来进行这种检验。这个函数会计算观测频率与理论期望频率之间的差异，并基于这些差异构造卡方统计量。

如果你想直接计算期望值，通常是在假设两个变量独立的情况下，对于给定的类别组合，每个样本理论上应该按照各自变量的概率分布独立出现。例如，如果你有两个列向量，A表示类别1，B表示类别2，那么期望值E(A)、E(B)分别对应于各自变量的频数除以总样本数，而E(A,B)则对应于交叉表（ contingency table）中每一对类别组合的期望频数，等于E(A)*E(B)。

如果你有一个具体的矩阵或数据集，可以按行或列求期望值。在MATLAB中，这可以用`mean`函数完成，例如：

% 假设data是一个类别数据的矩阵，比如二分类
categoryA = data(:,1); % 提取第一列作为类别A
categoryB = data(:,2); % 提取第二列作为类别B

% 计算期望值
expectedAB = mean(categoryA) * mean(categoryB);