Skip to content

Margus Roo –

If you're inventing and pioneering, you have to be willing to be misunderstood for long periods of time

  • Cloudbreak Autoscale fix
  • Endast

Hii-ruut test hüpoteeside kontrollimiseks jaotuse kohta R keskkonnas chisq.test

Posted on November 4, 2013 - November 4, 2013 by margusja

Viskasin münti 50 korda.

25 korda sain kiri ja 25 korda sain kull. (Ausalt nii ka juhtus!)

Siit tegin järelduse, et kulli esinemistõenäosus on 0.5 (50 protsenti) ja loomulikult ka kirja esinemistõenäosus on 0.5 (50 protsenti).

Oma järelduse paikapidavust võin kontrollida chisq.test’ga.

R keskkonnas saab seda teha järgmiselt:

> chisq.test(c(25,25), p=c((25/50),(25/50)))

Chi-squared test for given probabilities

data: c(25, 25)

X-squared = 0, df = 1, p-value = 1

Siit on näha, et p-value on lausa 1, mis kinnitab, et ei ole mingit põhjust minu järeldustes kahelda.

Näiteks muudame jõuga kulli ja kirja esinemistõenäosused 0.1 ja 0.9, mis on ebareaalne:

chisq.test(c(25,25), p=c(0.9,0.1))

Chi-squared test for given probabilities

data: c(25, 25)

X-squared = 88.8889, df = 1, p-value < 2.2e-16

Nagu me näeme on p-value väiksem kui 0.05, mis annab põhjust minu toodud tõenäosustel (0.1 ja 0.9) kahelda

Posted in Machine Learning

Post navigation

Rigol DS1052E
boxplot funktsioon R keskkonnas

The Master

Categories

  • Apache
  • Apple
  • Assembler
  • Audi
  • BigData
  • BMW
  • C
  • Elektroonika
  • Fun
  • Hadoop
  • help
  • Infotehnoloogia koolis
  • IOT
  • IT
  • IT eetilised
  • Java
  • Langevarjundus
  • Lapsed
  • lastekodu
  • Linux
  • M-401
  • Mac
  • Machine Learning
  • Matemaatika
  • Math
  • MSP430
  • Muusika
  • neo4j
  • openCL
  • Õpetaja identiteet ja tegevusvõimekus
  • oracle
  • PHP
  • PostgreSql
  • ProM
  • R
  • Turvalisus
  • Varia
  • Windows
Proudly powered by WordPress | Theme: micro, developed by DevriX.