R中的卡方拟合优度检验

Question

我有一个观测值的向量，还有一个用模型计算的值向量：

actual <- c(1411,439,214,100,62,38,29,64)
expected <- c(1425.3,399.5,201.6,116.9,72.2,46.3,30.4,64.8)

现在我正在使用卡方拟合优度测试来看看我的模型表现如何。 我写了以下内容：

chisq.test(expected,actual) 

但它不起作用。你能帮我解决这个问题吗？

Answer 1

X ^ 2 = 10.2在7自由度时会给你一个p~0.18。

> 1-pchisq(10.2, df = 7)
[1] 0.1775201

您应该在参数p下传递预期值。确保将值缩放为总和为1。

> chisq.test(actual, p = expected/sum(expected))

    Chi-squared test for given probabilities

data:  actual 
X-squared = 10.2581, df = 7, p-value = 0.1744

这是关于X ^ 2测试的内容。您为函数提供了一个模型（expected）并询问 - 我的observed数据来自“生成”expected的人口的可能性有多大？