R의 카이제곱 분포: dchisq, pchisq, qchisq, rchisq

이 튜토리얼에서는 다음 함수를 사용하여 R에서 카이제곱 분포를 사용하는 방법을 설명합니다.

• dchisq : 카이제곱 확률 밀도 함수의 값을 반환합니다.
• pchisq : 카이제곱 누적 밀도 함수의 값을 반환합니다.
• qchisq : 카이제곱 분위수 함수의 값을 반환합니다.
• rchisq : 카이제곱 분산 확률 변수의 벡터를 생성합니다.

다음 예에서는 이러한 각 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

dchisq

특정 자유도를 갖는 카이제곱 분포를 그리기 위해 Curve() 함수와 함께 dchisq() 함수를 자주 사용합니다.

예를 들어, 다음 코드를 사용하여 자유도가 5인 카이제곱 분포를 그릴 수 있습니다.

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

x축은 카이제곱 검정 통계량의 값을 나타내고, y축은 해당 확률밀도함수의 값을 나타낸다.

관련 항목: R에서 카이제곱 분포를 쉽게 그리는 방법

피치스크

우리는 pchisq()를 자주 사용합니다.   주어진 카이제곱 검정 통계량에 해당하는 p-값을 찾는 함수입니다.

예를 들어 카이제곱 독립성 검정을 수행하고 자유도가 2인 ^X2 = 0.86404의 검정 통계량을 얻었다고 가정합니다.

pchisq() 함수를 사용하여 이 검정 통계량에 해당하는 p-값을 찾을 수 있습니다.

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

[1] 0.6491964

p-값은 0.6491964 로 나타났습니다.

또한 카이제곱 점수와 P값 계산기를 사용하여 이것이 올바른지 확인할 수도 있습니다.

무엇

우리는 종종 qchisq()를 사용합니다.   주어진 유의 수준과 자유도에 해당하는 임계 카이제곱 값을 찾는 함수입니다.

예를 들어, 다음 코드를 사용하여 자유도가 13인 유의 수준 0.05에 해당하는 임계 카이제곱 값을 찾을 수 있습니다.

 qchisq(p= .95 , df= 13 )

[1] 22.36203

임계값은 22.36203 입니다.

카이제곱 임계값 계산기를 사용하여 이것이 올바른지 확인할 수도 있습니다.

rchisq

우리는 rchisq()를 자주 사용합니다.   주어진 자유도를 갖는 카이제곱 분포를 따르는 n개의 무작위 값 목록을 생성하는 함수입니다.

예를 들어, 다음 코드를 사용하여 자유도가 5인 카이제곱 분포를 따르는 1,000개의 임의 값 목록을 생성할 수 있습니다.

 #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

값의 분포를 시각화하기 위해 hist( ) 함수를 사용하여 히스토그램을 생성할 수도 있습니다.

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

x축은 데이터 값을 나타내고 y축은 해당 값의 빈도를 나타냅니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 배포판을 사용하여 작업하는 방법을 설명합니다.

R의 정규 분포: dnorm, pnorm, qnorm 및 rnorm
R의 이항 분포: dbinom, pbinom, qbinom 및 rbinom
R의 어류 분포: dpois, ppois, qpois 및 rpois