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私は行動研究を行っており、種が 3 つの期間で予想とは大幅に異なる反応を示しているかどうかを確認したいと考えています。種の 47 の独立した観察があり、それぞれ 3 つの期間があり、合計観察期間は 8.6 分です。1 ピリオドは 3 分、2 ピリオドは 0.6 分、3 ピリオドは 5 分です。各期間中、動物は肯定的または否定的に反応します。最初の期間では、2 つの肯定的な応答があり (47 の観測のうち、45 は否定的)、2 番目の期間では、47 の応答のうち 13 が肯定的であり、3 番目の期間では、47 の応答のうち 14 が肯定的でした。

したがって、期間間の時間の違いを修正するために帰無仮説の確率を調整するカイ二乗検定を実行しようとしていますが、正しく行っているとは思いません。 

data<-c(2,13,14)
null.probs<-c(3/8.6, 0.6/8.6, 5/8.6)
chi<-chisq.test(data, p=null.probs)

この場合、これらの期待値の帰無仮説が正しくないことはかなり確信していますが、それを適切に調整する方法はわかりません。

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glm'poisson'エラーで近似を実行すると、カイ2乗として分布する偏差統計が得られます。log(time)カウントを結果として使用し、さまざまな観測の長さに合わせて調整されるオフセット項を追加できます。

> counts<-c(2, 13, 14)
> times<-c(3, 0.6, 5)
> glm(counts ~ letters[1:3] +offset( log(times)), family="poisson")

Call:  glm(formula = counts ~ letters[1:3] + offset(log(times)), family = "poisson")

Coefficients:
  (Intercept)  letters[1:3]b  letters[1:3]c  
      -0.4055         3.4812         1.4351  

Degrees of Freedom: 2 Total (i.e. Null);  0 Residual
Null Deviance:      36.68 
Residual Deviance: 1.776e-15    AIC: 17.52 

Degrees of Freedom: 2 Total (i.e. Null);  0 Residual
Null Deviance:      36.68 
Residual Deviance: 1.776e-15    AIC: 17.52

自由度が2つしかないモデルを正確に適合させました。したがって、正確な適合は明らかにすべてのデータを説明します。推論に使用しているのは、ポアソン平均からの対数（カウント）の逸脱の合計です。（カウントのいずれかがゼロの場合、予測可能な問題が発生します。）

于 2012-08-31T04:51:24.280 に答える