度数、または行の配列としての分割表 (y と組にする場合は因子)。
Optionaloptions: ChisqTestOptions
ChisqTestOptions を参照してください。
検定の結果です。statisticName は "X-squared" です。詳細は ChisqTestResult を参照してください。
const r = chisqTest([[12, 5], [7, 15]]);
r.statistic; // 4.322120391218687 (with Yates' continuity correction)
r.pValue; // 0.03762001663483994
chisqTest([20, 30, 50]).pValue; // 0.0009118819655545154 (goodness of fit, equal p)
setSeed(1);
chisqTest([20, 15, 25], { simulatePValue: true }).pValue; // 0.296351824087956 (R: set.seed(1); chisq.test(...))
chisqTest(["a", "b", "a", "b"], ["u", "u", "v", "v"]).rowLevels; // ["a", "b"]
chisqTest([[12, 5], [7, 9]], { nMinus1: true }).statistic; // 2.3569217160548437 (the 'N - 1' test)
Pearson のカイ二乗検定です。R の chisq.test() と同等です。
度数の配列を与えた場合は、options.p に対する適合度を検定します。行列 (行の配列) を与えた場合は、分割表の独立性を検定します。1 行または 1 列だけの行列は、R と同じく適合度検定として扱われます。Yates の補正は既定で 2 x 2 表に適用されます。R と同じく、差し引く量は全セルにわたる min(0.5, min |O - E|) です。和は R と同じく拡張精度で計算されます。
simulatePValue: true のとき、p 値は B 個のシミュレーション標本から計算されます (適合度では多項分布、それ以外では観測された周辺和をもつ乱数表から)。乱数は setSeed の乱数ストリームから、R とまったく同じ方法で抽出されます。そのため、呼び出しの前に setSeed(s) とすると、R で set.seed(s) とした後と同じ p 値になります。
同じ長さの 2 つの因子ベクトル (ラベルの配列) を与えた場合は、R の chisq.test(x, y) と同じく、その分割表の独立性を検定します。欠測のラベルを含む組は除かれ、水準はコードポイント順に並べられます。
nMinus1: true (R にはありません) のとき、統計量は Campbell (2007) の 'N - 1' カイ二乗です。これは連続性補正なしの Pearson 統計量に (N - 1) / N を掛けたもので、2 x 2 以上の表で合計 N が 1 より大きい場合に使われます。結果には Freeman-Tukey の偏差 ftResiduals も含まれます (R にはありません)。
R と同じく、期待度数が 5 未満のとき、warnings に "Chi-squared approximation may be incorrect" が入ります (p 値をシミュレートした場合を除きます)。simulatePValue を、行和または列和が 0 の表に対して指定した場合は、"cannot compute simulated p-value with zero marginals" が入ります (通常の検定が行われます)。
度数、または行の配列としての分割表 (y と組にする場合は因子)。
Optionaloptions: ChisqTestOptions
ChisqTestOptions を参照してください。
検定の結果です。statisticName は "X-squared" です。詳細は ChisqTestResult を参照してください。
const r = chisqTest([[12, 5], [7, 15]]);
r.statistic; // 4.322120391218687 (with Yates' continuity correction)
r.pValue; // 0.03762001663483994
chisqTest([20, 30, 50]).pValue; // 0.0009118819655545154 (goodness of fit, equal p)
setSeed(1);
chisqTest([20, 15, 25], { simulatePValue: true }).pValue; // 0.296351824087956 (R: set.seed(1); chisq.test(...))
chisqTest(["a", "b", "a", "b"], ["u", "u", "v", "v"]).rowLevels; // ["a", "b"]
chisqTest([[12, 5], [7, 9]], { nMinus1: true }).statistic; // 2.3569217160548437 (the 'N - 1' test)
Pearson のカイ二乗検定です。R の
chisq.test()と同等です。度数の配列を与えた場合は、
options.pに対する適合度を検定します。行列 (行の配列) を与えた場合は、分割表の独立性を検定します。1 行または 1 列だけの行列は、R と同じく適合度検定として扱われます。Yates の補正は既定で 2 x 2 表に適用されます。R と同じく、差し引く量は全セルにわたるmin(0.5, min |O - E|)です。和は R と同じく拡張精度で計算されます。simulatePValue: trueのとき、p 値はB個のシミュレーション標本から計算されます (適合度では多項分布、それ以外では観測された周辺和をもつ乱数表から)。乱数は setSeed の乱数ストリームから、R とまったく同じ方法で抽出されます。そのため、呼び出しの前にsetSeed(s)とすると、R でset.seed(s)とした後と同じ p 値になります。同じ長さの 2 つの因子ベクトル (ラベルの配列) を与えた場合は、R の
chisq.test(x, y)と同じく、その分割表の独立性を検定します。欠測のラベルを含む組は除かれ、水準はコードポイント順に並べられます。nMinus1: true(R にはありません) のとき、統計量は Campbell (2007) の 'N - 1' カイ二乗です。これは連続性補正なしの Pearson 統計量に(N - 1) / Nを掛けたもので、2 x 2 以上の表で合計 N が 1 より大きい場合に使われます。結果には Freeman-Tukey の偏差ftResidualsも含まれます (R にはありません)。R と同じく、期待度数が 5 未満のとき、
warningsに "Chi-squared approximation may be incorrect" が入ります (p 値をシミュレートした場合を除きます)。simulatePValueを、行和または列和が 0 の表に対して指定した場合は、"cannot compute simulated p-value with zero marginals" が入ります (通常の検定が行われます)。