理解matlab中的chi2gof函数
Understanding the chi2gof function in matlab
我试图通过一个非常简单的测试来了解如何在 matlab 中使用 chi2gof 函数。假设我抛硬币 190 次，得到 94 次正面和 96 次反面。零假设应该是我得到 95h，95t。据我了解文档，我应该能够通过 运行
来检验假设
[h,p,stats] = chi2gof([94,96], 'expected', [95,95])
然而，这个returnsh = 1，按理说是拒绝原假设的意思，没有意义。另一个特别之处是 stats returns 中的 O 参数与 O: [0 2] 一样——但这不应该是我的输入 ([94,96]) 吗？我做错了什么？
我做错了什么？
问题是您将抛硬币的累积结果传递给 chi2gof。必须对整个样本进行拟合优度检验。来自官方文档（参考here）：
x = 假设检验的样本数据，指定为向量（代码的错误部分）Expected = 每个 bin 的预期计数（代码的正确部分）
让我们用正确的变量做一个例子：
ct = randsample([0 1],190,true,[0.49 0.51]);
[h,p,stats] = chi2gof(ct,'Expected',[95 95]);
h的返回值为0，绝对正确
现在，让我们举一个应该失败的例子：
ct = randsample([0 1],190,true,[0.05 0.95]);
[h,p,stats] = chi2gof(ct,'Expected',[95 95]);
如您所见，从第二次测试返回的 h 将等于 1。
最后，不要忘记看一下第二个输出参数，它是测试的p-value，是评估结果重要性的重要元素。
我试图通过一个非常简单的测试来了解如何在 matlab 中使用 chi2gof 函数。假设我抛硬币 190 次，得到 94 次正面和 96 次反面。零假设应该是我得到 95h，95t。据我了解文档，我应该能够通过 运行
来检验假设[h,p,stats] = chi2gof([94,96], 'expected', [95,95])
然而，这个returnsh = 1，按理说是拒绝原假设的意思，没有意义。另一个特别之处是 stats returns 中的 O 参数与 O: [0 2] 一样——但这不应该是我的输入 ([94,96]) 吗？我做错了什么？
我做错了什么？
问题是您将抛硬币的累积结果传递给 chi2gof。必须对整个样本进行拟合优度检验。来自官方文档（参考here）：
x= 假设检验的样本数据，指定为向量（代码的错误部分）Expected= 每个 bin 的预期计数（代码的正确部分）
让我们用正确的变量做一个例子：
ct = randsample([0 1],190,true,[0.49 0.51]);
[h,p,stats] = chi2gof(ct,'Expected',[95 95]);
h的返回值为0，绝对正确
现在，让我们举一个应该失败的例子：
ct = randsample([0 1],190,true,[0.05 0.95]);
[h,p,stats] = chi2gof(ct,'Expected',[95 95]);
如您所见，从第二次测试返回的 h 将等于 1。
最后，不要忘记看一下第二个输出参数，它是测试的p-value，是评估结果重要性的重要元素。