卡方检验matlab求p

在 MATLAB 中进行卡方检验可以使用 `chi2gof` 函数，该函数可计算一组样本是否符合某个分布。该函数的语法如下：

[h,p] = chi2gof(x)

其中，`x` 是一组数据样本，`h` 是假设检验的结果，`p` 是 P 值，表示拒绝原假设的概率。如果 `p` 值小于显著性水平，那么可以拒绝原假设。

例如，假设我们有一组样本数据 `x`，并且想要判断它是否符合正态分布。我们可以使用以下代码进行卡方检验并计算 P 值：

x = randn(100,1);  % 生成一组正态分布的样本数据
[h,p] = chi2gof(x, 'cdf', 'norm')  % 进行卡方检验

`'cdf'` 参数表示使用正态分布的累积分布函数作为假设分布，因此我们可以计算出这组数据是否符合正态分布。

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。

卡方检验matlab计算

你可以使用MATLAB中的`chi2test`函数来进行卡方检验的计算。该函数的语法如下：

[h,p,stats] = chi2test(O,E)

其中，`O`是观察到的频数向量或矩阵，`E`是期望的频数向量或矩阵。`h`是一个布尔值，表示是否拒绝原假设（如果为1，则拒绝），`p`是一个p值，表示拒绝原假设的显著性水平，`stats`是一个结构体，包含有关卡方检验结果的统计信息。

例如，假设你有以下观察到的频数和期望的频数：

O = [10 15 5];
E = [12 12 6];

你可以使用以下代码进行卡方检验的计算：

[h,p,stats] = chi2test(O,E);

然后，你可以查看结果：

disp(['h = ', num2str(h)]);
disp(['p = ', num2str(p)]);
disp(['Chi-square statistic = ', num2str(stats.chisquare)]);

这将会输出卡方检验的结果。请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体数据进行相应的调整。