如何计算卡方分布临界值，用R语言怎样实现

急急急~~~不是查表！

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第1个回答 2019-08-28

qchisq()函数，第一个参数填1-alpha，第二个参数是自由度本回答被网友采纳

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使用R语言进行卡方检验(chi-square test)答：计算卡方值时，若其大于特定的临界值（如95%概率下的3.84），则可能推翻独立性假设，表明存在显著关联。反之，如果卡方值小于临界值，就无法拒绝原假设，即无统计学差异。在R语言中，使用chisq.test()函数进行卡方检验，P值小于预设的显著性水平（如0.05）时，我们会拒绝原假设。然而，当理论数小于5...

卡方检验之R和SAS的实现答：在R和SAS中实现卡方检验的方法如下：R语言实现卡方检验：使用chisq.test函数：该函数用于执行标准的卡方检验。关键参数包括x，correct，以及simulate.p.value。例如，在分析消化道溃疡患者的治疗效果差异时，可以使用此函数。使用fisher.test函数：当样本量较小或期望频数较低时，卡方检验的结果可能不稳...

第二十四讲 R语言 卡方独立性检验答：计算过程中，每个单元格的期望值基于总样本量，然后计算卡方统计量并与临界值比较，自由度通常为(r-1)(c-1)。若统计量大于临界值，说明行变量和列变量之间存在显著关联。需注意，样本量和理论频数需满足一定条件，以保证检验的有效性。在R中，chisq.test()函数用于实现卡方检验。例如，使用housetasks...

卡方检验之R和SAS的实现答：R语言中可以使用多种函数进行卡方检验，包括`chisq.test()`、`fisher.test()`、`mcnemar.test()`和`mantelhaen.test()`。在使用`chisq.test()`时，需要注意函数参数，如`x`用于指定频数数据，`correct`用于指定是否进行Yates连续性修正，`simulate.p.value`用于指定是否进行蒙特卡洛模拟等。例如，...

第二十四讲 R语言 卡方独立性检验答：以housetasks数据集为例，R语言的chisq.test()函数用于实现卡方检验。结果显示，行变量与列变量之间存在显著相关。可视化工具如balloonplot()和mosaicplot()有助于理解数据分布和关联性。卡方检验的结果包括总统计量和皮尔逊残差，通过残差的可视化，可以直观地看出哪些单元格对卡方值贡献最大，从而解释不...

卡方检验(Chi-Squared Test)答：卡方检验在R语言中的实现通常涉及数据预处理、生成频数表、计算卡方值及执行假设检验。通过输出的p值，可以判断原假设是否被拒绝，从而得出变量间是否显著相关的结论。卡方检验与其它统计检验（如曼-惠特尼检验、威尔克松检验、克-瓦氏检验）之间存在联系与区别，主要取决于所处理数据类型及研究问题的性质。...

数理统计(二):卡方检验及其应用答：在实际操作中，利用R语言中的`chisq.test`函数即可进行卡方检验。例如，通过输入数据集，系统会自动计算卡方值以及对应的P值，帮助我们判断变量间是否存在显著性差异。最后，值得注意的是，卡方检验的应用远不止于此。在特征工程中，除了卡方检验，PCA（主成分分析）、DNN（深度神经网络）等方法也常用于...

R语言卡方检验方法大全答：如例7-12所示。Breslow-Day检验和Woolf法也有所介绍，可用于评估分层效应的齐性。频数分布拟合优度卡方检验则通过计算概率来评估数据与理论分布的符合程度，如例7-13所示。总之，通过本文，R语言用户可以系统掌握在临床医学和生物信息学中进行卡方检验的各类方法，提高数据分析的效率和准确性。

第二十三讲 R语言 卡方拟合度检验答：最后，卡方检验的结果是一个列表，包含了卡方统计量的值、“X-squared”和p值等关键信息。这些值可以用来评估观察数据与预期分布之间的差异程度。总之，卡方拟合度检验是评估离散数据分布与期望分布之间差异的有效工具，适用于类别型变量分析。通过实例演示，我们可以更直观地理解其应用方法和步骤。

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