R 中的卡方分布：dchisq、pchisq、qchisq、rchisq

本教程介绍如何使用以下函数在 R 中使用卡方分布：

• dchisq ：返回卡方概率密度函数的值。
• pchisq ：返回卡方累积密度函数的值。
• qchisq ：返回卡方分位数函数的值。
• rchisq ：生成卡方分布随机变量的向量。

以下示例展示了如何在实践中使用每个函数。

dchisq

我们经常使用dchisq()函数和Curve()函数来绘制具有一定自由度的卡方分布。

例如，我们可以使用以下代码来绘制具有 5 个自由度的卡方分布：

 #plot Chi_Square distribution with 5 degrees of freedom
curve(dchisq(x, df= 5 ), from= 0 , to= 20 )

x 轴显示卡方检验统计量的值，y 轴显示概率密度函数的相应值。

相关：如何在 R 中轻松绘制卡方分布

普奇斯克

我们经常使用pchisq()  函数查找与给定卡方检验统计量相对应的p 值。

例如，假设我们执行卡方独立性检验并获得具有 2 个自由度的检验统计量^X2 = 0.86404。

我们可以使用pchisq()函数来查找与此检验统计量相对应的 p 值：

 #calculate p-value for given test statistic with 2 degrees of freedom
1-pchisq(0.86404, df= 2 )

[1] 0.6491964

p 值为0.6491964 。

我们还可以通过使用卡方分数到 P 值计算器来确认这是正确的。

某物

我们经常使用qchisq()  函数来查找与给定显着性水平和自由度相对应的临界卡方值。

例如，我们可以使用以下代码来查找与 13 个自由度的显着性水平 0.05 相对应的临界卡方值：

 qchisq(p= .95 , df= 13 )

[1] 22.36203

临界值为22.36203 。

我们还可以使用卡方临界值计算器确认这是正确的。

rchisq

我们经常使用rchisq()  函数生成一个包含n 个随机值的列表，这些值遵循给定自由度的卡方分布。

例如，我们可以使用以下代码生成一个包含 1,000 个随机值的列表，这些值遵循具有 5 个自由度的卡方分布：

 #make this example reproducible
set. seed ( 0 ) 

#generate 1000 random values that follow Chi-Square dist with df=5
values <- rchisq(n= 1000 , df= 5 )

#view first five values
head(values)

[1] 8.369701 3.130487 1.985623 5.258747 10.578594 6.360859

我们还可以使用hist( ) 函数生成直方图，以便可视化值的分布：

 #create histogram to visualize distribution of values
hist(values)

x 轴显示数据值，y 轴显示这些值的频率。

其他资源

以下教程解释了如何在 R 中使用其他发行版：

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