R'deki ki-kare dağılımı: dchisq, pchisq, qchisq, rchisq

Bu eğitimde aşağıdaki işlevler kullanılarak R’de Ki-kare dağılımının nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır:

• dchisq : Ki-kare olasılık yoğunluk fonksiyonunun değerini döndürür.
• pchisq : Ki-Kare kümülatif yoğunluk fonksiyonunun değerini döndürür.
• qchisq : Ki-Kare nicelik fonksiyonunun değerini döndürür.
• rchisq : Ki-Kare dağıtılmış rastgele değişkenlerin bir vektörünü üretir.

Aşağıdaki örnekler bu işlevlerin her birinin pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

dchisq

Belirli sayıda serbestlik derecesine sahip bir Ki-kare dağılımını çizmek için sıklıkla dchisq() işlevini Curve() işleviyle birlikte kullanırız.

Örneğin, 5 serbestlik derecesine sahip bir Ki-kare dağılımını çizmek için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

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

X ekseni Ki-kare test istatistiğinin değerlerini, y ekseni ise olasılık yoğunluk fonksiyonunun karşılık gelen değerini gösterir.

İlgili: R’de Ki-Kare Dağılımını Kolayca Çizme

pchisq

Sıklıkla pchisq() kullanırız   Belirli bir Ki-kare testi istatistiğine karşılık gelen p değerini bulma işlevi.

Örneğin, ki-kare bağımsızlık testi yaptığımızı ve 2 serbestlik derecesi ile ^X2 = 0,86404 test istatistiğini elde ettiğimizi varsayalım.

Bu test istatistiğine karşılık gelen p değerini bulmak için pchisq() fonksiyonunu kullanabiliriz:

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

[1] 0.6491964

P değeri 0,6491964 olarak çıkıyor.

Bunun doğru olduğunu ayrıca ki-kare puanı – P değeri hesaplayıcısını kullanarak da doğrulayabiliriz.

bir şey

Sık sık qchisq() kullanırız   Belirli bir önem düzeyine ve serbestlik derecesine karşılık gelen kritik ki-kare değerini bulma işlevi.

Örneğin, 13 serbestlik derecesi ile 0,05 anlamlılık düzeyine karşılık gelen kritik Ki-kare değerini bulmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 qchisq(p= .95 , df= 13 )

[1] 22.36203

Kritik değer 22,36203 olarak ortaya çıkıyor.

Ki-kare kritik değer hesaplayıcısını kullanarak bunun doğru olduğunu da doğrulayabiliriz.

rchisq

Sıklıkla rchisq() kullanırız   Belirli bir serbestlik derecesine sahip bir Ki-kare dağılımını takip eden n rastgele değerden oluşan bir liste oluşturma işlevi.

Örneğin, 5 serbestlik derecesine sahip bir Ki-kare dağılımını takip eden 1.000 rastgele değerden oluşan bir liste oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #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

Değerlerin bu dağılımını görselleştirmek amacıyla bir histogram oluşturmak için hist( ) fonksiyonunu da kullanabiliriz:

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

X ekseni veri değerlerini, y ekseni ise bu değerlerin sıklığını gösterir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde R’deki diğer dağıtımlarla nasıl çalışılacağı açıklanmaktadır:

R’de normal dağılım: dnorm, pnorm, qnorm ve rnorm
R’de binom dağılımı: dbinom, pbinom, qbinom ve rbinom
R’de balık dağılımı: dpois, ppois, qpois ve rpois