A distribuição qui-quadrado em r: dchisq, pchisq, qchisq, rchisq

Este tutorial explica como usar a distribuição qui-quadrado em R usando as seguintes funções:

• dchisq : Retorna o valor da função de densidade de probabilidade qui-quadrado.
• pchisq : Retorna o valor da função de densidade cumulativa Qui-Quadrado.
• qchisq : retorna o valor da função quantil Qui-Quadrado.
• rchisq : gera um vetor de variáveis aleatórias distribuídas qui-quadrado.

Os exemplos a seguir mostram como usar cada uma dessas funções na prática.

dchisq

Freqüentemente usamos a função dchisq() com a função Curve() para traçar uma distribuição qui-quadrado com um certo número de graus de liberdade.

Por exemplo, podemos usar o código a seguir para traçar uma distribuição qui-quadrado com 5 graus de liberdade:

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

O eixo x mostra os valores de uma estatística de teste qui-quadrado e o eixo y mostra o valor correspondente da função de densidade de probabilidade.

Relacionado: Como traçar facilmente uma distribuição qui-quadrada em R

pchisq

Costumamos usar pchisq()   função para encontrar o valor p que corresponde a uma determinada estatística de teste qui-quadrado.

Por exemplo, suponha que realizamos um teste qui-quadrado de independência e obtemos uma estatística de teste de ^X2 = 0,86404 com 2 graus de liberdade.

Podemos usar a função pchisq() para encontrar o valor p que corresponde a esta estatística de teste:

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

[1] 0.6491964

O valor p acaba sendo 0,6491964 .

Também podemos confirmar que isso está correto usando a pontuação do qui-quadrado para a calculadora do valor P.

algo

Costumamos usar qchisq()   função para encontrar o valor crítico do qui-quadrado que corresponde a um determinado nível de significância e graus de liberdade.

Por exemplo, podemos usar o código a seguir para encontrar o valor crítico do qui-quadrado que corresponde a um nível de significância de 0,05 com 13 graus de liberdade:

 qchisq(p= .95 , df= 13 )

[1] 22.36203

O valor crítico acaba sendo 22.36203 .

Também podemos confirmar que isso está correto usando a calculadora de valor crítico do qui-quadrado .

rico

Freqüentemente usamos rchisq()   função para gerar uma lista de n valores aleatórios que seguem uma distribuição qui-quadrado com um determinado grau de liberdade.

Por exemplo, podemos usar o código a seguir para gerar uma lista de 1.000 valores aleatórios que seguem uma distribuição qui-quadrado com 5 graus de liberdade:

 #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

Também podemos usar a função hist( ) para gerar um histograma a fim de visualizar esta distribuição de valores:

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

O eixo x mostra os valores dos dados e o eixo y mostra a frequência desses valores.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como trabalhar com outras distribuições em R:

Distribuição normal em R: dnorm, pnorm, qnorm e rnorm
Distribuição binomial em R: dbinom, pbinom, qbinom e rbinom
Distribuição dos peixes em R: dpois, ppois, qpois e rpois