R、 卡方检验，二维随机向量，拟合优度

我有一个样本$x$大小$n$，而$n$是偶数。 $H\u 0$是集合$\{1、\dots，S\}$上的均匀分布。 基本上我是这样做的：

table(x[seq.int(1, length(x), 2)], x[seq.int(2, length(x), 2)])

在那之后，我想用卡方检验来检验拟合度，而不是独立性！更准确地说，我有一个随机变量序列${x_1，x_2，\ldots，x_n}$，现在我有一个随机向量序列${（x_1，x_2），（x_3，x_4），\ldots，（x_{n-1}，x_n）}$，我想测试$H_0^*$关于集$\{1，点，S\^2$上的均匀分布

在R中关于chisq.test的

帮助
页面让我有点困惑。
我如何使用上面代码块中创建的
表
，来处理卡方检验的拟合度，而不是独立性（！）呢

是吗

a <- as.vector(table(x[seq.int(1, length(x), 2)], x[seq.int(2, length(x), 2)]))
chisq.test(a)

a我原以为针对向量均匀分布的测试应该是：

 chisq.test(table(X), p=rep(1,S)/S )   # ... where S is length of the integer domain.

（你的Latex表情可能指向其他东西。我的Latex wetware不如我的R wetware好。）
谢谢！这和我在原始帖子底部写的不一样吗？可能是等效的，但是由于你没有提供测试用例，我真的不能确定。您向表提交了两个向量，而这只是提交了一个。