問題タブ [chi-squared]

カイ二乗検定のコードを MATLAB で作成しました。0.897 や 0.287 などの P 値を取得したいのですが、結果が小さすぎます。以下は私のコードです：

同様の結果でADテストを使用してみました：

以下は、ワイブル密度関数を当てはめたデータのヒストグラムです (ワイブル パラメーターはA=4.0420とですB=2.0853) 。

1 つのコピー領域に 4 つの遺伝子型の観測カウントのサンプルがあります。私がやりたいことは、これらの遺伝子型の対立遺伝子頻度を計算し、これらの頻度のテストが、R のカイ 2 乗を使用して 25%:25%:25%:25% の期待値から大きく外れることです。

これまでのところ、私は得ました：

次に、合計数を取得します。

現在の周波数:

ここで私は今迷っています。af1、af2、af3、af4 が 0.25、0.25、0.25、0.25 から大きく外れているかどうかを知りたい

Rでこれを行うにはどうすればよいですか?

ありがとう、エイドリアン

編集：

申し分なく、私は示唆されているように chisq.test() を試しています:

警告メッセージは何を伝えようとしていますか? 近似が正しくないのはなぜですか?

この方法論をテストするために、予想される 0.25 からかけ離れた値を選びました。

この場合、値が予想される 0.25 値からかなり離れていても、H0 はまだ拒否されません。

カイ二乗統計を取得するために scipy.stats.chi2_contingency メソッドを使用しています。パラメータとして度数表、つまり分割表を渡す必要があります。しかし、特徴ベクトルがあり、頻度表を自動的に生成したいと考えています。そのような機能はありますか？私は現在このようにやっています：

データ シリーズとターゲット シリーズは列の値で、他の 2 つはインジケーターの名前です。誰でも助けることができますか？ありがとう

アンダーソン関数は 1 つのパラメーターのみを要求し、それは 1 次元配列でなければなりません。それで、比較する2つの異なる配列を渡す方法を知りたいですか? ありがとう

データへの当てはめ分布を学習しています。fitdistrplus パッケージの fitdist 関数を使用していますが、カイ二乗分布の場合は、パラメーターの初期値を含む名前付きリストを指定する必要があります...

[1] 0.6666667 1.3666667 1.2833333 1.3666667 1.5833333 1.5333333 0.6666667 [8] 3.5333333 1.4166667 2.4500000 0.3333333 0.7666667 1.6000000 0.3833333 [15] 0.2666667 >1.8000000 3.2166667 1.3166667 2.4333333 2.2833333 2.3166667 [22] 4.1000000 1.0500000 0.3500000 >1.3166667 2.8333333 0.3166667 1.8333333 [29] 1.4666667 1.9833333 3.3666667 1.7000000 2.0666667 >1.4333333 0.5666667

エラー en fitdistr(surface.na.omit, "chi-squared"): 'start' は名前付きリストでなければなりません

start は名前付き分布のパラメータの初期値を与える名前付きリストです。この引数は、妥当な開始値が計算される一部の分布では省略される場合があり (詳細を参照)、パラメーターの推定に閉じた式が使用される場合は考慮されません。

しかし、この値を計算または見つける方法がわかりません...誰かが私にこれを説明できますか? ：/ どうもありがとうございます...

エアリー

Python でカイ二乗検定を実行したいと思います。これを行うコードを作成しましたが、scipy のドキュメントが非常にまばらであるため、自分が行っていることが正しいかどうかはわかりません。

まず背景: 私には 2 つのユーザー グループがあります。私の帰無仮説は、どちらのグループの人もデスクトップ、モバイル、またはタブレットを使用する可能性が高いかどうかに有意差はないというものです。

これらは、2 つのグループで観測された頻度です。

これが私のコードですscipy.stats.chi2_contingency：

これにより、 の p 値が得られます2.02258737401e-38。これは明らかに有意です。

私の質問は: このコードは有効に見えますか? 特に、私が持っているデータを考えると、scipy.stats.chi2_contingencyまたはを使用する必要があるかどうかはわかりません。scipy.stats.chisquare