# 2006 年 5 月 29 日作成
# カイ自乗統計量の分布を乱数によって発生されるプログラム
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# 実験の参加人数
n=103
# 乱数の発生回数
repp=10000
# モデルの確率
p=1/2
chi=rep(0,repp)
ex=rep(0,20)
ob<-rep(0,20)
ex[6]=n*pbinom(6,20,p)
ex[14]=ex[6]
for (k in 7:14){
ex[k]=n*dbinom(k,20,p)
} 
for (bb in 1:repp){
x=rbinom(n,20,p)
ob[6]=sum(x<=6)
ob[14]=n-sum(x<=13)
for (k in 7:14){
ob[k]=sum(x<=k)-sum(x<=k-1)
}
for ( l in 6:14){
chi[bb]=chi[bb]+(ob[l]-ex[l])**2/ex[l]
}
} 
# 漸近分布の密度関数とデータの密度関数の作図 
plot(density(chi),xlim=c(0,35),ylim=c(0,0.15))
par(new=T)
yy<-seq(0,35,by=0.01)
plot(yy,dchisq(yy,8),xlim=c(0,35),ylim=c(0,0.15),col=2,type="l",xlab="")
#　真の分布の上側点の確認
sum(chi>=qchisq(0.99,8))/repp
sum(chi>=qchisq(0.95,8))/repp