問題タブ [chi-squared]

課題として、PMF を使用して特定の幾何分布のサンプルを開発し、アルゴリズム化して生成する必要がありました。

逆変換法を使用して、値を生成する次の式を思い付きました。

ここで、U はサンプルのサイズに応じて値または n 値を表し、Unif(0,1) 分布から抽出され、p は上記の PMF で述べたように 0.3 です。

私はアルゴリズム、R での実装を持っており、経験値の理論値 (R で生成) への調整を視覚的に評価するために QQ プロットを既に生成しています。つまり、生成されたサンプルが実際に幾何分布に従うかどうかです。

今、生成されたサンプルを適合度テスト、つまりカイ二乗に提出したかったのですが、Rでこれを行うのに問題があります.

3 つのグループ A、B、C の性別 (0 = 男性、1 = 女性) を表す 3 つのデータ ベクトルがあります。

例えば

および男女の相対数

3つのグループ間で性別に有意差があるかどうかを知りたい. これを行うには、使用できることを読みました

これを 2 つ以上のデータ グループと異なる長さのデータで使用するにはどうすればよいですか? 私のケースに合った MATLAB でカイ二乗検定を実行する他の方法はありますか?

前もって感謝します

モンテカルロ アルゴリズムを使用して、反転サンプリングを使用して幾何分布のサイズ 100 のデータ サンプルを生成しました。

上記の関数は、幾何分布の CDF の逆関数です。

サイズ 100 の 1000 個のデータ サンプルをランダムにシミュレートし、各サンプルのカイ 2 乗検定統計量を計算する方法がわかりません。サンプルを作成する私の試みは次のとおりです。

}

ただし、これにより、後で参照する方法がなく、コンソールのすべてのサンプルが得られます。

助けていただければ幸いです。

ありがとうございました

を使おうとしていますscipy.stats.chisquare。おもちゃの例を作成しました：

R戻り値の同じ例:

私は何を間違っていますか？

ありがとう

カイ二乗検定の信頼度を 95% から 99% に設定する方法はありますか?

ベース関数

chisq.test()

この機能に文句を言わないでください...

編集：

p値は求めません。私の質問は、信用リスクについてです。

chisq 検定のアルファ リスク (信頼度) は、デフォルトで 0.05 です。0.01(信頼度99%)に設定したいと思います。アルファ リスクは、統計 X のカットオフです。自由度が 'x' の特定のカイ分布の場合、アルファ リスクは「X リスク統計」に対応します。「データの X 統計量」が「X リスク統計量」より大きい場合、H0 を拒否します。H1 が真である確率として解釈できる p 値を計算できます。

信頼リスクを 0.05 から 0.01 に変更します。信頼リスクを変更すると、p 値が変更されます。たとえば、95% の信頼度で 0.001 の p 値は、99% の信頼度で 0.2 になる可能性があります。

Pandas では、手動でカイ 2 乗検定をコーディングしようとしています。以下のデータフレームと比較row 0しrow 1ています。

このために、各セルの予想されるセル数を次のように計算する必要がありますcell(i,j) = rowSum(i)*colSum(j) / sumAll。R では、outer()積を取るだけでこれを行うことができます。

numpy の外積関数を使用して、上記の R コードの結果を模倣しました。

Pandas関数でこれを達成することは可能ですか?