matlab中chi2gof函数的理解

Question

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 个正面和 96 个反面。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])

但是，这会返回 h = 1，这应该意味着拒绝原假设，这是没有意义的。另一个特别的事情是stats 中的O 参数返回为O: [0 2] - 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？

Answer 1

问题是您将抛硬币的累积结果传递给chi2gof。必须对完整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，第二次测试返回的h 将等于1。

最后，不要忘记查看第二个输出参数，即测试的p-value，它是评估结果重要性的重要元素。