R中的卡方拟合优度检验

Question

我有一个观测值向量，还有一个用模型计算的值向量

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)

现在我使用卡方拟合优度测试来查看我的模型表现如何。我写了以下内容：

chisq.test(expected,actual) 

但它不起作用。你能帮我做这个吗？

Answer 1

X^2=10.2在7个自由度时会给你一个p~0.18的

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

您应该在参数p下传递所需的值。确保将您的值缩放为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测试的内容。你给函数一个模型（expected），然后问——我的observed数据来自"生成"expected的群体的可能性有多大？

Answer 2

chisq.test（实际，p=预期，重新缩放。p=TRUE）确实得到了正确的计算值；"手工"；在Excel中。