感冒人數
未感冒人數
合計感冒率
喝牛奶組
4396
13930.94%
不喝牛奶組
2884
11225.00%
合計71
180251
28.29%
感冒人數
未感冒人數
合計喝牛奶組
=139*0.2829
=139*(1-0.2829)
139不喝牛奶組
=112*0.2829
=112*(1-0.2829)
112感冒人數
未感冒人數
合計喝牛奶組
39.3231
99.6769
139不喝牛奶組
31.6848
80.3152
112合計
71180
251體重下降
體重未下降
合計體重下降率
吃晚飯組
123467
59020.85%
不吃晚飯組
45106
15129.80%
合計168
573741
22.67%
體重下降
體重未下降
合計吃晚飯組
133.765
456.234
590不吃晚飯組
34.2348
116.765
151合計
168573
741
x1 = rnorm(
1000000)
x2 = rnorm(
1000000)
x3 = rnorm(
1000000)
x4 = rnorm(
1000000)
x5 = rnorm(
1000000)
x6 = rnorm(
1000000)
q1 = x1^
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2 + x2^
2q3 = x1^
2 + x2^
2 + x3^
2q4 = x1^
2 + x2^
2 + x3^
2 + x4^
2q5 = x1^
2 + x2^
2 + x3^
2 + x4^
2 + x5^
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2 + x2^
2 + x3^
2 + x4^
2 + x5^
2 + x6^
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'black',
'red',
'green',
'gray',
'orange'))
**：
卡方分布 卡方分布與擬合優度的卡方檢驗是什麼關係？
在分類資料擬合優度的 該統計量 服從 的 分布。其中，為某分類實際頻數，為零假設中的期望頻數，為分類類別的數量。對於分類資料的擬合優度 檢驗，很多統計教科書介紹完上面這些就結束了。但相信初學者，尤其是非統計專業的初學者會和我一樣，都存在乙個疑問，式1中的檢驗統計量 為什麼會服從 分布呢？這個疑問非常...
卡方檢驗（詳解）
卡方檢驗 卡方檢驗是一種用途很廣的計數資料的假設檢驗方法。屬於非引數檢驗，主要是比較兩個及兩個以上樣本率 構成比 以及兩個分類變數的關聯性分析。根本思想在於比較理論頻數和實際頻數的吻合程度或者擬合優度問題。舉例一 想知道喝牛奶對感冒發病率有沒有影響。喝牛奶組和不喝牛奶組的感冒率為30.94 和25....
卡方檢驗隨筆
一 什麼是卡方檢驗 考慮這樣乙個場景 有一枚硬幣，我們希望知道，這枚硬幣是否是均勻的。於是我們拋了100次，檢視正面和反面的次數，根據這個結果來判斷這個硬幣是否為均勻的。1 有50次正面，50次反面，那麼我們覺得基本上這個硬幣是均勻的 2 有55次正面，45次反面，我們也覺得硬幣差不多是均勻的 3 ...