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chi2gof

카이제곱적합도검정

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구문

h = chi2gof (x)
h = chi2gof (x、名称、值)
(h p) = chi2gof (＿＿＿）
(h p统计)= chi2gof (＿＿＿）

설명

예제

h= chi2gof (x）는카이제곱적합도검정”을사용하여벡터x의데이터가평균과분산이x에서추정된정규분포에서추출된다’는귀무가설에대한검정결과를반환합니다。”대립가설은데이터가이러한분포에서추출되지않는다”입니다。검정이5%유의수준에서귀무가설을기각한경우결과h는1이고,그렇지않은경우0입니다。

예제

h= chi2gof (x，名称,值）는하나이상의이름——값쌍의인수로지정된추가옵션을사용하여카이제곱적합도검정에대한검정결과를반환합니다。예를들어,정규분포이외의분포에대해검정을수행하거나검정의유의수준을변경할수있습니다。

예제

［h，p) = chi2gof (＿＿＿）는위에열거된구문의입력인수중하나를사용하여가설검정의p -값p도반환합니다。

예제

［h，p，统计数据) = chi2gof (＿＿＿）는검정통계량에대한정보를포함하는구조체统计数据도반환합니다。

예제

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라이브스크립트열기

표준정규확률분포객체를만듭니다。이분포에서난수를사용하여데이터벡터x를생성합니다。

pd = makedist (“正常”）;rng默认的；%的再现性x =随机(pd, 100, (1);

＇x의데이터가정규분포를따르는모집단에서추출된다’는귀무가설을검정합니다。

h = chi2gof (x)
h = 0

반환된값h = 0은chi2gof가디폴트5%유의수준에서귀무가설을기각하지않음을나타냅니다。

라이브스크립트열기

표준정규확률분포객체를만듭니다。이분포에서난수를사용하여데이터벡터x를생성합니다。

pd = makedist (“正常”）;rng默认的；%的再现性x =随机(pd, 100, (1);

＇x의데이터가1%유의수준에서정규분포를따르는모집단에서추출된다’는귀무가설을검정합니다。

(h p) = chi2gof (x,“α”, 0.01)
h = 0
p = 0.3775

반환된값h = 0은chi2gof가1%유의수준에서귀무가설을기각하지않음을나타냅니다。

라이브스크립트열기

전구수명표본데이터를불러옵니다。

负载灯泡

전구의시간단위로수명을포함하는데이터행렬의첫번째열에서벡터를만듭니다。

x =灯泡(:1);

＇x의데이터가베이불분포를따르는모집단에서추출된다’는귀무가설을검정합니다。fitdist를통해데이터에서추정된一个파라미터와B파라미터를사용하여확률분포객체를만듭니다。

pd = fitdist (x,“威布尔”）;h = chi2gof (x),“提供”, pd)
h = 1

반환된값h = 1은chi2gof가디폴트5%유의수준에서귀무가설을기각함을나타냅니다。

라이브스크립트열기

데이터합동에사용할本6개를0 ~ 5로번호를지정하여만듭니다。

垃圾箱= 0:5;

각本의관측된도수를포함하는벡터를만들고총관측값개수를계산합니다。

obsCounts = [6 16 10 12 4 2];n =总和(obsCounts);

푸아송확률분포객체를데이터에피팅하고각本에대한예상도수를계산합니다。전치연산자．'를사용하여垃圾箱와obsCounts를행벡터에서열벡터로변환합니다。

pd = fitdist(垃圾箱',“泊松”，“频率”obsCounts ');expcount = n * pdf(pd,bins);

＇obsCounts의데이터가lambdaHat과같은람다모수를갖는푸아송분포에서추출된다’는귀무가설을검정합니다。

(h p st) = chi2gof(垃圾箱,“点击率数据”垃圾箱,．..“频率”obsCounts,．..“预期”expCounts,．..“NParams”, 1)
h = 0
p = 0.4654
圣=结构体字段:chi2stat: 2.5550 df: 3 edges: [-0.5000 0.5000 1.5000 2.5000 3.5000 5.5000] O: [6 16 10 12 6] E: [7.0429 13.8041 13.5280 8.8383 6.0284]

반환된값h = 0은chi2gof가디폴트5%유의수준에서귀무가설을기각하지않음을나타냅니다。벡터E는귀무가설에서각本에대한예상도수를포함하고O는각本에대한관측된도수를포함합니다。

라이브스크립트열기

카이제곱적합도검정(chi2gof)에서함수핸들로확률분포함수normcdf를사용합니다。

“입력벡터x에포함된표본데이터는모수µ와σ가각각표본데이터의평균(的意思是)및표준편차(性病)와동일한정규분포에서추출된다’는귀무가설을검정합니다。

rng (“默认”）%的再现性x = normrnd (5100 1);h = chi2gof (x),“提供”, {@normcdf,意味着(x),性病(x)})
h = 0

반환된결과h = 0은chi2gof가디폴트5%유의수준에서귀무가설을기각하지않음을나타냅니다。

입력인수

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가설검정에대한표본데이터로,벡터로지정됩니다。

이름——값쌍의인수

선택적으로名称,值인수가쉼표로구분되어지정됩니다。여기서的名字은인수이름이고价值는대응값입니다。的名字은따옴표안에표시해야합니다。Name1, Value1,…,的家과같이여러개의이름——값쌍의인수를어떤순서로든지정할수있습니다。

예:“α”NBins, 8日,0.01은데이터개를8本으로합동하고1%유의수준에서가설검정을수행합니다。

데이터합동에사용할本개수로,“NBins”와함께양의정수값이쉼표로구분되어지정됩니다。NBins에값을지정하는경우点击率数据또는边缘에값을지정하지마십시오。

예:“NBins”,8

데이터형:单|双

本중심값으로,“点击率数据”와함께각本에대한중심값으로구성된벡터가쉼표로구분되어지정됩니다。点击率数据에값을지정하는경우NBins또는边缘에값을지정하지마십시오。

예:'Ctrs'，[1 2 3 4 5]

데이터형:单|双

本경계값으로,“边缘”와함께각本에대한경계값으로구성된벡터가쉼표로구분되어지정됩니다。边缘에값을지정하는경우NBins또는点击率数据에값을지정하지마십시오。

예:'Edges'，[-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5]

데이터형:单|双

가정된분포의cdf로“提供”와함께확률분포객체,함수핸들또는셀형배열이쉼표로구분되어지정됩니다。

  • 提供가확률분포객체이면자유도는fitdist를사용하여모수를추정하거나makedist를사용하여모수를지정할지를고려하여계산됩니다。

  • 提供가함수핸들이면분포함수는오직x만인수로취해야합니다。

  • 提供가셀형배열이면첫번째요소가함수핸들이어야하고나머지요소는파라미터값으로,셀당하나씩지정되어야합니다。이함수는x를첫번째인수로취하고배열의다른파라미터를그이후의인수로취해야합니다。

提供에값을지정하는경우预期에값을지정하지마십시오。

예:“提供”,pd_object

데이터형:单|双

각本에대한예상도수로,“预期”와함께음이아닌값으로구성된벡터가쉼표로구분되어지정됩니다。预期가추정된모수에따라달라지는경우NParams를사용하여chi2gof가자유도를올바르게계산하도록해야합니다。预期에값을지정하는경우提供에값을지정하지마십시오。

예:'Expected'，[19.1446 18.3789 12.3224 8.2432 4.1378]

데이터형:单|双

귀무분포를설명하는데사용되는추정된모수의개수로,“NParams”와함께양의정수값이쉼표로구분되어지정됩니다。이값은cdf또는예상도수를계산하는데사용되는추정된모수의개수에따라검정의자유도를조정합니다。

NParams의디폴트값은어떻게귀무분포를지정하는지에따라달라집니다。

  • 提供를확률분포객체로지정할경우NParams는객체를만드는데사용된추정된모수개수와같습니다。

  • 提供를함수이름또는함수핸들로지정할경우NParams의디폴트값은0입니다。

  • 提供를셀형배열로지정할경우NParams의디폴트값은배열에포함된모수개수입니다。

  • 预期를지정할경우NParams의디폴트값은0입니다。

예:“NParams”,1

데이터형:单|双

本당최소예상도수로,“EMin”과함께음이아닌정수값이쉼표로구분되어지정됩니다。꼬리의끝에있는本이艾敏보다작은예상값을갖는경우각끝에있는本의도수가최5소가될때까지인접한本과결합됩니다。끝에있지않은내부의本5보이다작은도수를갖는경우chi2gof는경고를표시하지만다른내부本과결합하지는않습니다。이경우,더적은수의本을사용하거나本중심값또는本경계값을제공하여모든本의예상도수를더늘려야합니다。本이결합되지않도록하려면艾敏을0으로지정하십시오。

예:艾敏,0

데이터형:单|双

데이터값의도수로,“频率”와함께벡터x와길이가같은음이아닌정수값으로이루어진벡터가쉼표로구분되어지정됩니다。

예:'Frequency'，[20 16 13 10 8]

데이터형:单|双

가설검정의유의수준으로,“α”와함께(0,1)범위의스칼라값이쉼표로구분되어지정됩니다。

예:“阿尔法”,0.01

데이터형:单|双

출력인수

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가설검정결과로,1또는0으로반환됩니다。

  • h＝ １이면α유의수준에서귀무가설이기각됨을나타냅니다。

  • h= 0이면α유의수준에서귀무가설이기각되지않음을나타냅니다。

검정의p -값으로,[0,1]범위의스칼라값으로반환됩니다。p는귀무가설하의관측값과같거나그보다더극단적인검정통계량이관측될확률입니다。p의값이작을경우귀무가설의타당성에의문이제기됩니다。

검정통계량으로,다음을포함하는구조체로반환됩니다。

  • chi2stat——검정통계량의값입니다。

  • df——검정의자유도입니다。

  • 边缘——합동후本경계값으로구성된벡터입니다。

  • O- - - - - -각本의관측된도수로구성된벡터입니다。

  • E- - - - - -각本의예상도수로구성된벡터입니다。

세부정보

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카이제곱적합도검정

카이제곱적합도검정은데이터표본이지정된확률분포에서추출되는지여부를데이터에서추정된모수를사용하여결정합니다。

이검정에서는데이터를本으로그룹화하고이러한本에대해관측된도수와예상도수를계산하고카이제곱검정통계량을계산합니다。

χ 2 ＝ ∑ 我 ＝ 1 N （ O 我 − E 我 ） 2 / E 我 ，

여기서O我는관측된도수이고E我는가정된분포를기반으로한예상도수입니다。도수가충분히큰경우검정통계량은근사카이제곱분포를가집니다。

알고리즘

chi2gof는검정통계량의값을자유도가nbins - 1 nparams인카이제곱분포와비교합니다。여기서nbins는데이터합동에사용된本개수이고nparams는예상도수를확인하는데사용된추정된모수개수입니다。검정을수행하기에자유도가충분하지않을경우chi2gof는p -값을南으로반환합니다。

확장기능

참고항목

|

도움말항목

R2006a이전에개발됨

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