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均方卡方检验的简易实现-chiSquareTest（MATLAB开发）

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简介：
本文章介绍了如何在MATLAB中简单地实现均方卡方检验功能。通过编写chiSquareTest函数，帮助用户轻松完成数据集的独立性或拟合优度检验。 对于同质性的简单卡方检验，在这种情况下你有来自多个总体的单个分类变量。X应该是一个数组，其中行代表不同的总体，列则表示不同类别。此过程会输出p值和卡方统计量。

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  • 均方卡方检验的简易实现-chiSquareTest（MATLAB开发）
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    本文章介绍了如何在MATLAB中简单地实现均方卡方检验功能。通过编写chiSquareTest函数，帮助用户轻松完成数据集的独立性或拟合优度检验。 对于同质性的简单卡方检验，在这种情况下你有来自多个总体的单个分类变量。X应该是一个数组，其中行代表不同的总体，列则表示不同类别。此过程会输出p值和卡方统计量。
     
  • 卡方检验-chi2test（MATLAB开发）
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    本资源介绍如何在MATLAB中使用chi2test函数进行卡方检验，帮助用户分析数据间的独立性或拟合优度。适合统计学入门学习与应用。 用法：[p, Q]= chi2test(x) 卡方检验。 给定大量样本，该函数用于检验样本是否独立。 如果 Q > chi2(p, nu)，则假设被拒绝。 每列代表一个变量，每行表示一个样本。 示例 1： 在 A 区域有556头奶牛，其中324头为红色；而在B区域的260头奶牛中，98头是红色。进行卡方检验后得到结果如下：[p, Q]= chi2test([324, 556-324; 98, 260-98]) 得到 p= 4.2073e-08 和 Q = 30.0515。错误风险约为4e-08，因此我们可以认为样本是独立的。 示例2： 投掷两个不同的骰子，并检查它们是否具有相同的概率分布（比如出现数字1的概率与其他所有数字相同）。我们仅在两者行为一致时进行检验。 [p,Q] = chi2test([15,10])
     
  • Matlab中的卡方检验实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB中进行卡方检验的具体步骤与方法，帮助读者掌握该统计分析工具的应用技巧。 基于Matlab实现的卡方检验源代码，欢迎下载学习交流。
     
  • Matlab中的卡方检验实现
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    本文介绍了如何在MATLAB中进行卡方（χ²）检验的详细步骤和代码示例，帮助读者理解和应用统计学中的卡方检验方法。 基于Matlab实现的卡方检验源代码，欢迎下载、学习交流。
     
  • Matlab中的卡方检验实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中进行卡方（χ²）检验的具体步骤和方法，帮助读者理解和应用这一统计学工具。通过实例代码演示了独立性检验与拟合优度测试的过程，适合初学者快速掌握实践技能。 基于Matlab实现的卡方检验源代码，欢迎下载学习交流。
     
  • Matlab中卡方检验的实现.zip
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    本资源提供在MATLAB环境中执行卡方检验的具体步骤和代码示例，帮助用户进行数据统计分析与假设检验。适合科研及数据分析人员学习使用。 基于Matlab实现的卡方检验源代码，欢迎下载、学习交流。
     
  • 连续分布的卡方检验 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一系列工具用于执行连续分布的卡方拟合优度检验，帮助用户评估数据是否符合特定理论分布。 函数 `[A, B] = CHI2TEST(DATA, N, ALPHA, DIST, X, Y, Z)` 返回行向量 `DATA` 中包含的样本的卡方统计量。参数 `N` 指定检验中等概率类区间数，而 `ALPHA` 用于确定临界卡方值的置信水平。 变量 `DIST` 是一个字符串，表示我们正在测试的概率分布类型（例如 exp、gam 或 unif）。X, Y 和 Z 参数则用来指定所选分布的估计参数。某些分布只需提供这些参数中的一个，并且其顺序应遵循 UNIFCDF、GAMCDF 等累积分布函数中使用的值。 `A` 是计算出的卡方统计量，而 `B` 则是自由度列表下的临界值。这里的自由度是指区间数减去估计参数的数量。通常情况下，如果 A 小于 B，则我们可以接受假设 H0：即数据服从指定分布（DIST）。
     
  • 单样本Pearson卡方拟合优度假设检验-Pearson卡方检验-MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB工具箱，用于执行单样本Pearson卡方拟合度检验。此方法评估观测频数与期望频数间的吻合程度，适用于统计分析领域中的假设检验问题。 CHI2TEST：单样本 Pearson 卡方拟合优度假设检验。 H=CHI2TEST(X,ALPHA) 执行 Pearson 卡方检验的特殊情况，以确定复合正态性 PDF 的原假设是否是关于具有所需显着性水平 ALPHA 的随机样本 X 的总体分布的合理假设。 H表示根据条件语句的MATLAB规则进行假设检验的结果： H=1 => 不要在显着性水平 ALPHA 拒绝原假设。 H=0 => 在显着性水平 ALPHA 拒绝原假设。 在这种特殊情况下，卡方假设和检验统计量是： 零假设：X 是正态分布的，均值和方差未知。 替代假设：X 不符合正态分布。 随机样本 X 根据其估计均值进行移动，并通过其归一化估计标准差。选择假定正态分布的测试箱 XP [-inf, -1.6:0.4:1.6, inf] 以避免统计不足。设 E(x) 是 X 根据正态分布落入 XP 的预期频率，O(x) 是观察到的频率。
     
  • 卡方检验 - 2x2列联表：使用此函数进行卡方检验-matlab开发
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    本MATLAB资源提供了执行2x2列联表卡方检验的功能，适用于分析分类数据间的关联性，便于科研与数据分析工作。 CHISQUARECONT 函数接受一个表示 2x2 列联表的 2x2 矩阵作为输入，并使用皮尔逊卡方检验计算获得观察到的数据及其更极端情况的概率，基于卡方分布。然而，在预期频率总数较少（如总和小于20或单元格值低于5）的情况下，该测试可能变得不可靠。在这种情况下，建议改用 Fisher 精确检验。 函数的使用方法如下： - p = chisquarecont(contab) - [p,x2] = chisquarecont(contab) 输入参数为： - contab：根据频率数据创建的 2x2 列联表 输出参数包括： - p：测试得出的概率值 - x2：卡方统计量的值 有关示例，请参阅文件内的帮助信息。
     
  • 简易选项卡面板：利用 GUIDE 实现选项卡面板的轻松方式 - MATLAB开发
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    本教程介绍如何使用MATLAB的GUIDE工具简便地创建选项卡式面板界面，适用于希望快速实现多页面布局的设计者。 此脚本提供了有关如何在 GUI 中创建简单选项卡面板的模板。每个选项卡面板都应该是具有不同组件的不同面板，并且可以使用 GUIDE 轻松创建。通过使用 GUIDE，您可以根据需要创建任意数量的不同面板，并以舒适的方式布置它们以便构建。当脚本启动时，它会将这些面板一个接一个地显示并相应地处理它们的可见性。 simpletab 的主要思想是您可以通过创建相同数量的静态文本 uicontrol 并将其正确布局在具有适当定义大小的空面板上来创建选项卡标签（请参阅 GUIDE 中的 simpletab.fig）。您可以使用它们的位置来创建轴对象，以便可以在选项卡周围显示边线而无需定义“CData”属性。然后，在其中可以创建文本对象，这些文本对象比静态文本 uicontrol 更加可定制。 不同选项卡的控制和突出显示是通过正确定义的对象回调实现的（参见代码）。初始静态文本 uicon 的使用对于这种设计至关重要。