Test d'ajustement du Chi-carré en R

J'ai un vecteur de valeurs observées et également un vecteur de valeurs calculées avec le modèle:

actual <- c(1411,439,214,100,62,38,29,64)
expected <- c(1425.3,399.5,201.6,116.9,72.2,46.3,30.4,64.8)

Maintenant, je suis en utilisant le Chi-carré de la qualité de l'ajustement de test pour voir comment mon modèle fonctionne.
J'ai écrit ce qui suit:

chisq.test(expected,actual)

mais ça ne fonctionne pas. Pouvez-vous m'aider?

source d'informationauteur AliCivil

chi-squared goodness-of-fit r statistics

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X^2 = 10.2 à 7 degrés de liberté vous donnera une p ~ de 0,18 .
```
> 1-pchisq(10.2, df = 7)
[1] 0.1775201
```
Vous devez passer sur les valeurs attendues en vertu de l'argument p. Assurez-vous que vous mettez à l'échelle de vos valeurs à la somme de 1.
```
> chisq.test(actual, p = expected/sum(expected))

    Chi-squared test for given probabilities

data:  actual 
X-squared = 10.2581, df = 7, p-value = 0.1744
```
Ce sur quoi X^2 test est en train de faire. Vous donner la fonction d'un modèle (expected) et se demander comment il est probable que mon observed les données proviennent d'une population qui "produit" des expected?

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