Rozkład chi-kwadrat w r: dchisq, pchisq, qchisq, rchisq

W tym samouczku wyjaśniono, jak używać rozkładu Chi-kwadrat w R przy użyciu następujących funkcji:

• dchisq : Zwraca wartość funkcji gęstości prawdopodobieństwa chi-kwadrat.
• pchisq : Zwraca wartość funkcji gęstości skumulowanej Chi-Square.
• qchisq : zwraca wartość funkcji kwantylowej Chi-Square.
• rchisq : generuje wektor zmiennych losowych o rozkładzie Chi-Square.

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce wykorzystać każdą z tych funkcji.

dchisq

Często używamy funkcji dchisq() w połączeniu z funkcją Curve() do wykreślenia rozkładu Chi-kwadrat z określoną liczbą stopni swobody.

Na przykład możemy użyć poniższego kodu do wykreślenia rozkładu chi-kwadrat z 5 stopniami swobody:

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

Oś x pokazuje wartości statystyki testu chi-kwadrat, a oś y pokazuje odpowiednią wartość funkcji gęstości prawdopodobieństwa.

Powiązane: Jak łatwo wykreślić rozkład chi-kwadrat w języku R

pchisq

Często używamy pchisq()   funkcja, aby znaleźć wartość p odpowiadającą danej statystyce testu Chi-kwadrat.

Załóżmy na przykład, że przeprowadzamy test niezależności chi-kwadrat i otrzymujemy statystykę testową ^X2 = 0,86404 przy 2 stopniach swobody.

Możemy użyć funkcji pchisq() , aby znaleźć wartość p odpowiadającą tej statystyce testowej:

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

[1] 0.6491964

Wartość p wynosi 0,6491964 .

Możemy również potwierdzić, że jest to prawidłowe, używając współczynnika chi-kwadrat do kalkulatora wartości P.

coś

Często używamy qchisq()   funkcja służąca do znalezienia krytycznej wartości chi-kwadrat odpowiadającej danemu poziomowi istotności i stopniom swobody.

Na przykład możemy użyć poniższego kodu, aby znaleźć krytyczną wartość chi-kwadrat odpowiadającą poziomowi istotności 0,05 z 13 stopniami swobody:

 qchisq(p= .95 , df= 13 )

[1] 22.36203

Wartość krytyczna okazuje się wynosić 22,36203 .

Możemy również potwierdzić, że jest to prawidłowe, korzystając z kalkulatora wartości krytycznej chi-kwadrat .

rchisq

Często używamy rchisq()   funkcja generująca listę n losowych wartości, które mają rozkład Chi-kwadrat z zadanym stopniem swobody.

Na przykład możemy użyć poniższego kodu, aby wygenerować listę 1000 losowych wartości, które mają rozkład Chi-kwadrat z 5 stopniami swobody:

 #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

Możemy również użyć funkcji hist( ) do wygenerowania histogramu w celu wizualizacji tego rozkładu wartości:

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

Oś x pokazuje wartości danych, a oś y pokazuje częstotliwość tych wartości.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak pracować z innymi dystrybucjami w R:

Rozkład normalny w R: dnorm, pnorm, qnorm i rnorm
Rozkład dwumianowy w R: dbinom, pbinom, qbinom i rbinom
Rozmieszczenie ryb w R: dpois, ppois, qpois i rpois