R语言频数检验：卡方检验执行拟合优度检验

R语言频数检验：卡方检验执行拟合优度检验

拟合优度检验是一种常用的统计方法，用于确定观察到的数据与理论模型之间的拟合程度。在R语言中，我们可以使用卡方检验（chi-squared test）来执行拟合优度检验。本文将介绍如何使用R语言进行卡方检验，以评估观察到的频数与期望频数之间的差异。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个观察到的频数向量observed，和一个期望频数向量expected。这些向量的长度应该相等，并且每个元素对应一个分类或组别。

下面是一个示例数据集，其中有三个分类（A、B、C）和对应的观察到的频数和期望频数：

observed <- c(45, 55, 30)
expected <- c(40, 50, 40)

在这个例子中，我们有三个分类（A、B、C）的观察到的频数分别为45、55和30，期望频数分别为40、50和40。

接下来，我们可以使用chisq.test()函数执行卡方检验，并获得拟合优度检验的结果。

result <- chisq.test(observed, p = expected)

在上述代码中，我们将观察到的频数observed作为第一个参数传递给chisq.test()函数。参数p用于指定期望频数，我们将期望频数向量expected作为p参数的值传递。

执行完上述代码后，拟合优度检验的结果将存储在result变量中。我们可以使用summary()函数查看检验结果的摘要信息。