MATLAB的皮尔逊卡方检验的代码

MATLAB中可以使用 `chi2gof` 函数进行皮尔逊卡方检验。具体使用方法如下：

% 假设样本数据存储在变量 data 中
% 假设 H0 表示数据符合正态分布

% 设置显著性水平 alpha
alpha = 0.05;

% 计算样本均值和标准差
mu = mean(data);
sigma = std(data);

% 计算理论分布的期望值
expected = normpdf(data, mu, sigma) * length(data);

% 进行皮尔逊卡方检验
[h,p,stats] = chi2gof(data, 'expected', expected, 'alpha', alpha, 'cdf', @normcdf);

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('数据符合正态分布');
else
    disp('数据不符合正态分布');
end

其中，`data` 是样本数据，`mu` 和 `sigma` 分别是样本均值和标准差，`expected` 是理论分布的期望值，`alpha` 是显著性水平（默认为0.05），`@normcdf` 是累积分布函数，用于计算理论分布的CDF值。函数返回值 `h` 表示是否拒绝原假设，`p` 是检验的 p 值，`stats` 包含了检验的统计量。

相关问题

MATLAB皮尔逊卡方检验代码

MATLAB中可以使用`chi2gof`函数进行皮尔逊卡方检验。下面是一个简单的示例代码：

% 生成一组数据
data = [12, 16, 18, 20, 22, 24]; 

% 指定理论分布（这里假设符合正态分布）
mu = mean(data);
sigma = std(data);
expected = normpdf(data, mu, sigma) * sum(data); 

% 进行皮尔逊卡方检验
[h, p, stats] = chi2gof(data, 'Expected', expected, 'NParams', 2);

% 输出检验结果
if h == 0
    fprintf('数据符合正态分布\n');
else
    fprintf('数据不符合正态分布\n');
end

fprintf('卡方值为 %.4f，自由度为 %d，p值为 %.4f\n', stats.chi2stat, stats.df, p);

在这个例子中，我们先生成了一组数据`data`，然后假设它符合正态分布，计算出理论分布`expected`。接着调用`chi2gof`函数进行皮尔逊卡方检验，其中`Expected`参数指定理论分布，`NParams`参数指定模型参数数量，这里为2（即正态分布的均值和标准差）。最后根据检验结果输出相应信息。

卡方独立性检验的matlab

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存在关联。在MATLAB中，可以使用`chi2test`函数来进行卡方检验。这个函数的基本用法如下：

[X, Row, Col] = contingencyTable; % 创建一个contingencyTable矩阵，包含两个分类变量的交叉表数据
[H, p, stats, CI, info] = chi2test(X, 'row'); % 'row' 或 'column' 标记行类别或列类别

这里，`X`是一个二维数组，表示观测到的数据频率。`Row` 和 `Col` 是变量的类别标签。`H`是零假设（即变量间无关联）的概率值，`p`则是对应的皮尔逊卡方统计量的显著性水平。

如果`p`小于预先设定的显著性水平（如0.05），通常拒绝零假设，认为两个变量之间存在显著关联。`stats`包含了卡方统计量、自由度等信息，`CI`则给出了置信区间，`info`提供了进一步的详细测试结果。