Создайте два выборочных вектора выборочных данных, содержащих три и четыре различных значения, соответственно.

x = [1 1 2 3 1];
y = [1 2 5 3 1];

Поперечные табличные x и y.

table = crosstab(x,y)

table = 3×4

     2     1     0     0
     0     0     0     1
     0     0     1     0

Строки в table соответствуют трем отдельным значениям в x, и столбцы соответствуют четырем отдельным значениям в y.

Сгенерируйте два независимых вектора, x1 и x2, каждый из которых содержит 50 дискретных равномерных случайных чисел в области значений 1:3.

rng default;  % for reproducibility
x1 = unidrnd(3,50,1);
x2 = unidrnd(3,50,1);

Поперечные табличные x1 и x2.

[table,chi2,p] = crosstab(x1,x2)

table = 3×3

     1     6     7
     5     5     2
    11     7     6

chi2 = 7.5449

p = 0.1097

Возвращенный p значение 0.1097 указывает, что на уровне 5% значимости crosstab не может отклонить нулевую гипотезу о том, что table является независимым в каждой размерности.

Загрузите выборочные данные, который содержит измерения большой модели автомобилей в течение 1970-1982 лет.

load carbig

Сечение данных четырехцилиндровых вагонов (cyl4) на основе модельного года (when) и страны источника (org).

[table,chi2,p,labels] = crosstab(cyl4,when,org);

Использование labels для определения расположения индекса в table по количеству четырёхцилиндровых автомобилей, изготовленных в США в поздний период данных.

labels

labels=3×3 cell array
    {'Other'   }    {'Early'}    {'USA'   }
    {'Four'    }    {'Mid'  }    {'Europe'}
    {0x0 double}    {'Late' }    {'Japan' }

Первый столбец labels соответствует данным в cyl4, и указывает, что строка 2 от table содержит данные по автомобилям с четырьмя цилиндрами. Второй столбец labels соответствует данным в when, и указывает, что столбец 3 от table содержит данные по автомобилям, сделанным в поздний период. Третий столбец labels соответствует данным в org, и указывает, что местоположение 1 третьей размерности table содержит данные по автомобилям производства США.

Поэтому table(2,3,1) содержит количество четырёхцилиндровых автомобилей, изготовленных в США в поздний период.

table(2,3,1)

ans = 38

Данные содержат 38 четырёхцилиндровых автомобилей, изготовленных в США в поздний период.

Составьте таблицу непредвиденных обстоятельств из данных и визуализируйте таблицу на графике тепловой карты.

Загрузите данные больницы.

load hospital

The hospital Массив набора данных содержит данные о 100 пациентах в больнице, включая имя, пол, возраст, вес, статус курения, а также статистические и диастолические измерения артериального давления.

Преобразуйте массив набора данных в таблицу MATLAB ®.

Tbl = dataset2table(hospital);

Определите, является ли статус курения независимым от пола, составив таблицу непредвиденных обстоятельств 2 на 2 для курильщиков и некурящих, сгруппированную по полу.

[conttbl,chi2,p,labels] = crosstab(Tbl.Sex,Tbl.Smoker)

conttbl = 2×2

    40    13
    26    21

chi2 = 4.5083

p = 0.0337

labels = 2x2 cell
    {'Female'}    {'0'}
    {'Male'  }    {'1'}

Строки получившейся таблицы непредвиденных обстоятельств conttbl соответствуют полу пациента, с строкой 1, содержащей данные для женщин и строкой 2, содержащей данные для мужчин. Столбцы соответствуют статусу курения пациентов с столбцом 1, содержащим данные для некурящих, и столбцом 2, содержащим данные для курильщиков. Возвращенный результат chi2 = 4.5083 - значение тестовой статистики хи-квадрат для критерия независимости хи-квадрат Пирсона. $\mathit{p}$-значение тестового p = 0.0337 предполагает, что при 5% -ном уровне значимости отказ от нулевой гипотезы о том, что пол и статус курения являются независимыми.

Визуализируйте таблицу непредвиденных обстоятельств в тепловой карте. Постройте статус курения на $\mathit{x}$-ось и пол на $\mathit{y}$-ось.

heatmap(Tbl,'Smoker','Sex')