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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Pearson关于卡方检验的原始论文-1900年
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    这段简介可以描述为：“Pearson关于卡方检验的原始论文”发表于1900年，是统计学历史上具有里程碑意义的文章。Karl Pearson首次提出了卡方（χ²）检验方法，用于评估观察数据与理论分布之间的差异性，成为分析频数数据的重要工具。 Pearson在1900年的论文中证明了卡方检验的公式较为复杂。如果想参考现代对这一主题的解释，可以阅读相关博客文章《卡方检验详解》（例如：https://blog..net/appleyuchi/article/details/84567158），但重写时应去掉链接和其他联系方式。因此，简化后的描述为：Pearson在1900年的证明中使用的公式较为复杂，可以参考现代对卡方检验的解释来更好地理解这一概念。
     
  • Cramer-von Mises 检验：单个样本拟合优度的检验 - MATLAB开发
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    这段MATLAB代码实现了一种统计方法——Cramer-von Mises检验，用于评估单一数据样本与假设分布之间的拟合程度。此工具为研究者提供了一个强大而灵活的方式，以非参数手段检查模型适用性。 Cramer-von Mises 测试使用 Csörgo & Faraway (1996) 的方法来检验单个样本的拟合优度，该方法提供了精确和渐近分布。
     
  • 卡方检验：三种同质性和独立性检验方法（Read-Cressie、Pearson或Log Likelihood）- MATLAB...
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    本文介绍在MATLAB中进行卡方检验以评估变量间独立性和数据集同质性的三种主要方法：Read-Cressie权重、Pearson拟合优度和对数似然比，适用于统计分析与假设检验。 同质性和独立性的卡方检验可以通过计算 I x J 的 P 值来评估表行列的独立性。 输入包括： - X：观察到的频率单元的数据矩阵（I x J 表）。 - 方法选择： - RC: Read-Cressie 功发散统计方法，默认使用，lambda=2 - Pe：标准 Pearson chi2 距离，lambda=1 - LL：对数似然比距离， lambda=0 输出为： - P值：通过卡方分布的近似计算得出。 在列边距不平衡的小表中，“RC”方法相对于“Pe”方法表现略好。
     
  • MATLAB中的卡方拟合检验
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    简介：本文介绍在MATLAB中进行卡方拟合优度检验的方法和步骤，帮助用户验证样本数据是否符合特定分布假设。 使用MATLAB进行卡方拟合检验的详细过程包括以下几个步骤： 1. **数据准备**：首先收集或生成需要分析的数据集，并确保这些数据符合进行卡方拟合检验的前提条件。 2. **理论分布设定**：根据研究假设，确定用于比较的实际概率分布模型。例如正态、泊松或者二项式等常见统计学分布函数。 3. **计算期望频数**：基于选定的理论分布和样本总量，利用MATLAB内置的概率密度/质量函数（如`normpdf`, `poisspdf`）来预测每个分类变量值或区间段内预期出现的次数。 4. **观测与预期对比**：将步骤3中得到的结果与实际观察到的数据进行比较。这一步骤可能涉及到使用统计工具箱中的相关命令，例如计算出各个类别的差异平方和除以期望频数之比（即卡方值）。 5. **执行卡方检验函数**：调用MATLAB提供的`chi2gof`等特定于拟合优度测试的函数来自动完成上述步骤，并输出统计结果包括但不限于P-Value、自由度以及是否拒绝原假设的信息。 6. **分析与解释结论**：根据所得出的结果，判断理论分布模型对于实际数据集的有效性。如果得到的小概率值（通常设定为0.05）表明了显著差异，则认为样本不符合所选的统计学分布；反之则可以接受该分布作为合理近似。 通过以上步骤，用户便可以在MATLAB环境中完成一次完整的卡方拟合检验操作，并据此做出科学合理的数据分析结论。
     
  • 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_RAR_卡方检验_卡方拟合_分布拟合
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    这段内容主要介绍如何使用MATLAB进行RAR格式数据的处理，并详细讲解了卡方检验、卡方拟合及分布拟合的方法和应用。 卡方检验用于评估数据是否符合特定分布，例如正态分布、对数正态分布、高斯分布、瑞利分布以及韦伯分布等。这些分析包含了数据检测及统计原理与方法的应用。
     
  • 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。
     
  • 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）。
     
  • 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。