在R中进行卡方拟合优度检验

Question

我有一个观测值的向量和一个使用模型计算出的值的向量：

actual <- c(1411,439,214,100,62,38,29,64)
expected <- c(1425.3,399.5,201.6,116.9,72.2,46.3,30.4,64.8)

现在我正在使用卡方拟合优度检验来评估我的模型表现。

chisq.test(expected,actual) 

但是它不起作用。你能帮我解决吗？

- AliCivil

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它对我有效，你遇到了什么错误？ - johannes

它对我也起作用，但结果不正确。X平方应该为10.2，p值为0.07，但它给出的是X平方=56，p值为0.2289。 - AliCivil

你确定吗？这些数字看起来非常接近。你是如何得出卡方值为10.2和p值为0.07的？ - sebastian-c

Answer 1

在7个自由度处，X^2 = 10.2将给出一个p值约为0.18。

> 1-pchisq(10.2, df = 7)
[1] 0.1775201

你应该在参数p中传递预期值。确保对值进行缩放，使它们总和为1。

> chisq.test(actual, p = expected/sum(expected))

    Chi-squared test for given probabilities

data:  actual 
X-squared = 10.2581, df = 7, p-value = 0.1744

这是关于X^2检验的说明。你需要提供一个模型（expected），并询问：我的observed数据来自于一个生成了expected的总体的可能性有多大？

- Roman Luštrik

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事实上，我有一个模型，并且已经从我的模型中提取了“预期”值，现在我需要看看实际值和从模型中提取的值有多接近。 - AliCivil

如果您的“expected”值不等于1，您还可以添加rescale.p=TRUE（所以chisq.test(actual, p=expected, rescale.p=TRUE)），然后它们将自动重新缩放为总和为1。 - doncherry

Answer 2

chisq.test(actual, p=expected, rescale.p = TRUE)在Excel中手动计算时确实得到了正确的值。

- rwinkel2000