Thüc hi»n kiºm chùng mùc phò hñp trong R, ta dòng h m
chisq.test(x, p = p0), trong â x l v²c tì ch¿ c¡c quan s¡t, p0
l v²c tì x¡c su§t ch¿ qui luªt ph¥n phèi cõa têng thº. Trong v½ dö
B i to¡n
Mët cæng ty th÷ìng m¤i düa v o kinh nghi»m qu¡ khù ¢ x¡c ành r¬ng
v o cuèi n«m th¼ 80%sè hâa ìn ¢ ÷ñc thanh to¡n ¦y õ, 10%kh§t
l¤i mët th¡ng, 6%kh§t l¤i hai th¡ng v 4%kh§t l¤i tr¶n hai th¡ng. V o cuèi n«m nay cæng ty kiºm tra mët m¨u ng¨u nhi¶n gçm 400 hâa ìn, ta th§y 287 ÷ñc thanh to¡n ¦y õ, 49 kh§t l¤i mët th¡ng, 30 kh§t l¤i hai th¡ng v 34 kh§t l¤i tr¶n hai th¡ng. T¤i mùc þ ngh¾a α 5%, nhúng dú li»u n y gñi þ r¬ng mæ thùc cõa n«m nay câ cán gièng nhúng n«m tr÷îc núa khæng?
Thüc hi»n kiºm chùng mùc phò hñp trong R
ta thüc hi»n trong R nh÷ sau
> chisq.test(c(287, 49, 30, 34), p = c(0.8, 0.1, 0.06, 0.04)) K¸t qu£ trong R cho ta
Chi-squared test for given probabilities data: c(287, 49, 30, 34)
Thüc hi»n kiºm chùng mùc phò hñp trong R
Trong v½ dö
B i to¡n
º i·u tra xem sè vö ¡n m¤ng trong ng y ð London câ tu¥n theo ph¥n phèi Poisson hay khæng, ng÷íi ta i·u tra sè vö ¡n m¤ng x£y ra tø 04/2004 ¸n 03/2007 v thu ÷ñc b£ng sè li»u sau:
Sè vö ¡n m¤ng 0 1 2 ¥ 3 Têng Sè ng y 713 299 66 17 1095
T¤i mùc þ ngh¾a α 5%, h¢y kiºm ành xem sè vö ¡n m¤ng h ng ng y ð
London:
a. câ tu¥n theo ph¥n phèi Poisson vîiλ 0.44 khæng?
Thüc hi»n kiºm chùng mùc phò hñp trong R
ta thüc hi»n c¥u paq trong R nh÷ sau
> p0 = c(dpois(0:2, lambda = 0.44), 1-sum(dpois(0:2, lambda = 0.44)))
> chisq.test(c(713, 299, 66, 17), p = p0) K¸t qu£ trong R cho ta
Chi-squared test for given probabilities data: c(713, 299, 66, 17)
Thüc hi»n kiºm chùng mùc phò hñp trong R
ta thüc hi»n c¥u pbq trong R nh÷ sau
> m = mean(rep(c(0,1,2,3), c(713, 299, 66, 17))) > p0 = c(dpois(0:2, lambda = m), 1-sum(dpois(0:2, lambda = m))) > E sumpOq p0 > sumppO Eq2{Eq > r1s 3.474492 > qchisq(0.95, 2) > r1s 5.991465 K¸t qu£ trong R cho ta
Do 3.474492 < 5.991456 n¶n ta ch§p nhªn H0, tùc l ta
câ õ b¬ng chùng thèng k¶ º cho r¬ng sè vö ¡n m¤ng h¬ng ng y ð London tu¥n theo ph¥n phèi Poisson.