R卡方检验的详细解析过程

关键词：卡方检验过程、r语言卡方检验、数据分析

a=data.frame()
> a=edit(a)
> a
var1 var2
1 1 9
2 10 10
> chisq.test(a)

Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction

data: a
X-squared = 3.0323, df = 1, p-value = 0.08162

Warning message:
In chisq.test(a) : Chi-squared近似算法有可能不准
> fisher.test(a)

Fisher’s Exact Test for Count Data

data: a
p-value = 0.04851
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.002314923 1.146071049
sample estimates:
odds ratio
0.1187667

问：R计算二项Binomial分布的P                  binomial分布

答：

R计算二项Binomial分布的P问题，R中有四个函数
pbinom(q,size,prob)，计算累积概率
dbinom(x,size,prob)，计算取某个值的特定概率
rbinom(n, size, prob)，产生n个b(size,prob)的二项分布随机数
qbinom(p, size, prob),quantile function 分位数函数。

假定在一次实验中，事件A发生的概率为0.1，那么进行11次这样的实验，观察到4次的概率是多少？
答案是Binomial Probability: P(X = 4)= dbinom(4,11,0.1)
[1] 0.0157838

观察到小于等于4次的概率是多少？
Cumulative Probability: P(X < =4)= pbinom(4,11,0.1)
[1] 0.997249

转载请注明：数据分析 » R卡方检验的详细解析过程_R计算二项Binomial分布的P