R语言卡方检验 | chisq.test r用法
卡方检验是一种统计方法,用于确定两个分类变量之间是否具有显着的相关性。这些变量应该来自相同的人口,它们应该是分类的,如-是/否,男/女,红/绿等。例如,我们可以建立一个数据集,观察人们的冰淇淋购买模式,并尝试将一个人的性别与他们喜欢的冰淇淋的味道相关联。如果发现相关性,我们可以通过了解访问者的性别数量来调整对应口味的库存。语法执行卡方检验的函数是:chisq.test()。在R中创建卡方检验的基本语法是-chisq.test(data) 以下是使用的参数的描述--data-是表中包含观察值中变量计数值的数据。示例我们将在1993年的...
卡方检验是一种统计方法,用于确定两个分类变量之间是否具有显着的相关性。 这些变量应该来自相同的人口,它们应该是分类的,如 - 是/否,男/女,红/绿等。
例如,我们可以建立一个数据集,观察人们的冰淇淋购买模式,并尝试将一个人的性别与他们喜欢的冰淇淋的味道相关联。 如果发现相关性,我们可以通过了解访问者的性别数量来调整对应口味的库存。
语法执行卡方检验的函数是:chisq.test()。
在R中创建卡方检验的基本语法是 -
chisq.test(data)以下是使用的参数的描述 -
-data - 是表中包含观察值中变量计数值的数据。
示例我们将在1993年的“MASS”库中采用Cars93数据,代表不同车型的销售。
library("MASS") print(str(Cars93))当执行上面示例代码后,得到以下结果 -
data.frame: 93 obs. of 27 variables: $ Manufacturer : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 ... $ Model : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1 6 24 54 74 73 35 ... $ Type : Factor w/ 6 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3 2 2 3 2 ... $ Min.Price : num 12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ... $ Price : num 15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ... $ Max.Price : num 18.8 38.7 32.3 44.6 36...取得本站獨家住宿推薦 15%OFF 訂房優惠
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