\[ df = (R - 1) \times (C - 1) \] 其中,\( R \) 是行数,\( C \) 是列数。也就是说,自由度等于行数减1乘以列数减1。 这个公式的逻辑是,对于一个\( R \times C \)的列联表,总共有\( R \times C \)个单元格,每个单元格的观察频数都是可以自由变化的,总共有\( R \times C \...
R\times C列联表数据的\chi^{2}检验的基本原理和计算步骤与四格表x检验的基本原理和计算步骤类似,区别在于: ①理论频数T_{ij}的公式一般地表示为: T_{ij}=\frac{n_{Ri}n_{Cj}}{n} 其中(i=1,2,...,R;j=1,2...,C) ②可以直接使用下式计算\chi^{2}统计量: \chi^{2}=\sum_{}^{}{\...
·参数: observed:观测的实际频次 通常为$$R\times C$$的表格 ·返回值: chi2:卡方值 p:p值 dof:自由度 expected:预期频次 代码实现 ·加载数据 importpandasaspdimportscipy.statsasss data=pd.read_csv('data/chi2.csv')data.head() ·统计观测频次 #统计频次o=pd.crosstab(data['sex'],data['major...
卡方检验的自由度和样本量有以下关系: **一、自由度的计算与样本量的间接联系** 1. 对于列联表形式的卡方检验,自由度计算公式为\((r - 1)\times(c - 1)\),其中\(r\)为行数,\(c\)为列数。这里的行数和列数通常是由不同的变量类别决定的,而这些类别在一定程度上可能 2024-08-21 09:32NewsWIKI...
卡方检验的自由度和样本量有以下关系: **一、自由度的计算与样本量的间接联系** 1. 对于列联表形式的卡方检验,自由度计算公式为\((r - 1)\times(c - 1)\),其中\(r\)为行数,\(c\)为列数。这里的行数和列数通常是由不同的变量类别决定的,而这些类别在一定程度上可能受到样本量的影响。 - 例如...
列联表中变量的属性或取值通常也叫做水平,列联表行变量的水平个数一般用 R 表示,列变量水平的个数一般用 C表示,一个 R 行 C 列的频数分布表叫做 \(R\times C\) 列联表。 \(R\times C\) #建立2维频率表 A <- c(rep("male",15),rep("female",20),rep("male",15))# 创建变量A ...
使用R进行卡方检验,可以使用chisq.test函数: # 数据准备 data <- matrix(c(30, 20, 25, 25), nrow = 2, byrow = TRUE) # 计算卡方检验 result <- chisq.test(data) print(paste("卡方统计量:", result$statistic)) print(paste("p值:", result$p.value)) ...
说明:f o f_ofo是观测频数(实际值),f e f_efe是期望频数(可以认为是理论值),期望频数的计算公式我们马上会介绍到。这个统计量服从自由度为( r − 1 ) ( c − 1 ) (r-1)(c-1)(r−1)(c−1)的χ 2 \chi^2χ2分布,r rr为行数,c cc为列数。
上面说服从自由度为(r−1)(c−1)(r−1)(c−1)的χ2χ2分布,rr为行数,cc为列数,即服从
计算结果里的卡方值就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的...