一个关于Log-likelihood ratio计算的问题

chris1998

下面是原始数据，列1：581962，437149，1325516，2813226，2847335，2451519，列2：2，0，3，1，4，1，文中给出的LL值是7.216，p值是0.129。

我试着在R2.15.2中算了一下，结果出现了问题：

d<-matrix(c(581962,437149,1325516,2813226,2847335,2451519,2,0,3,1,4,1),nr=6)

> d

[,1] [,2]

[1,] 581962 2

[2,] 437149 0

[3,] 1325516 3

[4,] 2813226 1

[5,] 2847335 4

[6,] 2451519 1

> toi<-chisq.test(d)

警告信息：

In chisq.test(d) : Chi-squared近似算法有可能不准

> g<-2*sum(toi$observed*log(toi$observed/toi$expected))

> g

[1] NaN

请问各位大大：上面的这个LL值为什么会显示为NaN呢？为什么就算不出人家给的7.216呢？请大家多帮帮我啊。

chris1998

像这种大于2×2的列联表，用上面的算法来计算LL值合适吗？有没有其他的计算方法？

enthumelon

回复第1楼的 chris1998：cell 中有0你觉得能用大样本检验么。

chris1998

多谢回复！上面我引用的数据是英国Routledge出版社2007年出版的一本学术书籍中的。原书中的几组原始数据都以列联表形式呈现，我只是试着想用R书本上学过的东西对其结果进行再次计算来验证我学习R的进展情况。

我用上面的算法能计算出来其第一组数据的结果，但是上面提到的第二组的结果我却算不出来，所以就有了上面的问题。

第一组原始数据是：列1：581962,437149,1325516,2813226,2847335,2451519；列2：3,3,97,32,36,14

原文提供的LL值是178.234，p<0.001。

我计算过程及结果是：

> d<-matrix(c(581962,437149,1325516,2813226,2847335,2451519,3,3,97,32,36,14),nr=6)

> d

[,1] [,2]

[1,] 581962 3

[2,] 437149 3

[3,] 1325516 97

[4,] 2813226 32

[5,] 2847335 36

[6,] 2451519 14

> toi<-chisq.test(d)

> g<-2*sum(toi$observed*log(toi$observed/toi$expected))

> g

[1] 178.2338

> nu<-prod(dim(d)-1)

> nu

[1] 5

> 1-pchisq(g,nu)

[1] 0

结果是能对上号的。那请问：1楼的数据是怎么算出那个7.216的？

chris1998

是不是我这问题太幼稚，入不了大家的法眼啊？

帖子不要沉底啊！