h = chi2gof(x)返回零假設的測試決策，即矢量中的數據來自正態分布，使用 chi-square 擬合優度檢驗估計為均值和方差。另一種假設是，數據不是來自這種分布。結果是，如果檢驗在 5% 顯著性水平上拒絕零假設，則相反?

h = chi2gof(x,Name,Value)返回 chi-square 擬合優性測試的測試決策，并附加由一個或多個名稱值對參數指定的選項。例如，您可以測試除正態的分布，也可以更改測試的顯著性級別。

[h,p] = chi2gof(___)

[h,p,stats] = chi2gof(___)

stats?測試統計信息，作為包含以下內容的結構返回：

• chi2stat? 測試統計的值。

• df? 測試的自由度。

• edges? 池后條柱邊緣矢量。

• O? 每個條柱的觀測計數矢量。

• E? 每個條柱的預期計數矢量。

泊松分布測試

創建編號為 0 到 5 的六個 bin，以用于數據收集。

bins = 0:5;

創建一個包含每個條柱的觀測計數的矢量，并計算觀測值的總數。

obsCounts = [6 16 10 12 4 2]; n = sum(obsCounts);

將泊松概率分布對象擬合到數據中，并計算每個 bin 的預期計數。使用轉置運算符將行向量和行向量轉換為列向量。.'binsobsCounts

pd = fitdist(bins','Poisson','Frequency',obsCounts'); expCounts = n * pdf(pd,bins);

檢驗 中的數據來自 Poisson 分布的零假設，其 lambda 參數等于 。obsCountslambdaHat

[h,p,st] = chi2gof(bins,'Ctrs',bins,...'Frequency',obsCounts, ...'Expected',expCounts,...'NParams',1) h = 0 p = 0.4654 st = struct with fields:chi2stat: 2.5550df: 3edges: [-0.5000 0.5000 1.5000 2.5000 3.5000 5.5000]O: [6 16 10 12 6]E: [7.0429 13.8041 13.5280 8.8383 6.0284]

返回的值表示不會拒絕默認 5% 顯著性級別的零假設。矢量包含零假設下每個條柱的預期計數，并包含每個條柱的觀測計數。h = 0chi2gofEO

名稱值對參數

指定可選逗號分隔的參數對。 是參數名稱，是相應的值。 必須出現在引號內。可以以任何順序指定多個名稱和值對參數，如 。Name,ValueNameValueNameName1,Value1,...,NameN,ValueN

示例："NBins"，8，"Alpha"，0.01將數據池入 8 個條柱，并在 1% 顯著性級別進行假設檢驗。

'NBins'?箱數
10（默認） |正整數值

要用于數據池的 bin 數，指定為逗號分隔對，由 和 和 正整數值組成。如果 為 指定 值，則不要為 指定 值。'NBins'NBinsCtrsEdges

例子：'NBins',8

數據類型：?|singledouble

'Ctrs'?箱中心向
量

Bin 中心，指定為逗號分隔對，由每個 bin 的中心值和向量組成。如果 為 指定 值，則不要為 指定 值。'Ctrs'CtrsNBinsEdges

例子：'Ctrs',[1 2 3 4 5]

數據類型：?|singledouble

'Edges'?箱邊矢
量

條柱邊，指定為逗號分隔對，由 每個條柱的邊值和矢量組成。如果 為 指定 值，則不要為 指定 值。'Edges'EdgesNBinsCtrs

例子：'Edges',[-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5]

數據類型：?|singledouble

'CDF'[假設分布概率分布對象的
cdf?]功能句柄|單元格數組

假設分布的 cdf，指定為逗號分隔對，由 和 和 概率分布對象、函數句柄或單元格數組組成。'CDF'

• 如果 是概率分布對象，則自由度取決于是使用擬合物估計參數還是使用makedist 指定參數。CDF

• 如果 是函數句柄，則分布函數必須作為其唯一的參數。CDFx

• 如果 是單元格數組，則第一個元素必須是函數句柄，其余元素必須是參數值，每個單元格一個。函數必須將第一個參數和數組中的其他參數作為以后的參數。CDFx

如果 為 指定 值，則不要為 指定 值。CDFExpected

例子：'CDF',pd_object

數據類型：?|singledouble

'Expected'?
非neg值的預期計數向量

每個 bin 的預期計數，指定為逗號分隔對和非非輸入值的矢量。如果取決于估計參數，則使用 以確保正確計算自由度。如果 為 指定 值，則不要為 指定 值。'Expected'ExpectedNParamschi2gofExpectedCDF

例子：'Expected',[19.1446 18.3789 12.3224 8.2432 4.1378]

數據類型：?|singledouble

'NParams'?估計參數數
正整數值

用于描述 null 分布的估計參數數，指定為逗號分隔對，由 和 和 正整數值組成。此值根據用于計算 cdf 或預期計數的估計參數數調整測試的自由度。'NParams'

的默認值取決于您指定 null 分布的方式：NParams

• 如果將CDF指定為概率分布對象，則等于用于創建對象的估計參數數。NParams

• 如果指定為函數名稱或句柄，則 默認值為 。CDFNParams0

• 如果指定為單元格數組，則 默認值為 數組中的參數數。CDFNParams

• 如果指定"預期"，則 默認值為 。NParams0

例子：'NParams',1

數據類型：?|singledouble

可參考https://ww2.mathworks.cn/help/stats/chi2gof.html?s_tid=srchtitle

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB拟合优度检验的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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