目录学习目的软件版本原始文档配对设计卡方检验一、实战案例读数据二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读第一，卡方检验结果第二，分析统计结果五、规范报告1、规范表格2、规范文字 学习目的SPSS第十七讲 | 配对设计卡方检验怎么做？软件版本IBM SPSS Statistics 26。原始文档《小白爱上SPSS》课程#统计原理配对设计卡方检验配对设计的特点是对同一样本分别用A和B两种方法处理，或是
我们已经知道，为了检验不同群体的某个特征差异，可以使用独立样本 t 检验。然而如果遇到同一个体进行前后两次测试呢，我们是否可以把前测和后测的数据作为两个群体，使用独立样本 t 检验来检验两者的差异性呢？答案是不可以的，因为我们研究的是同一个样本实施测试前后的差异，前测和后测由于都是在同一个样本上采集数据，必然会存在一定的相关，如果忽略这种相关性就会浪费一定的统计信息，我们必须寻找其他的统计
一、案例介绍某医院用两种不同方法对53例肺癌患者进行诊断，收集到结果如下表，现在想知道两种方法的检测结果有无差别。二、问题分析本案例分析的目的是比较两种方法对同一批样本的检测结果有无差别，且检测结果为二分类变量（阳性or阴性），针对这类情况，可以使用配对卡方检验进行研究，需要满足3个条件：条件1：观测变量为二分类变量。条件2：观测数据为配对设计。本案例满足这两个条件，所以可以使用配对卡方检验进行分
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2024-06-22 07:32:10
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fMRI model specifictaion GLM based包括以下步骤：①明确GLM设计矩阵；②用经典或贝叶斯方法估计GLM参数；③利用对比向量检查结果，生成统计参数图（SPMs）以及后验概率图（PPMs）。 Design matrix：每行对应一个scan，每列对应一个影响变量或解释变量（回归量或解释变量）。关于GLM（一般线性模型）网络上有大量相关文章，&nbs
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2024-07-23 13:29:16
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麦克内马尔检验(McNemar’s Test)配对标称数据的麦克内马尔检验(McNemar’s Test)from mlxtend.evaluate import mcnemar概述McNemar的检验[1]（有时也称为“受试者内卡方检验”）是对配对名义数据的统计检验。在机器学习中，我们可以使用两种统计模型（NEMAR）来测试机器学习的准确性。麦克内马尔的测试是基于两个模型预测的2倍连续表。McN
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2023-11-25 05:30:00
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麦克尼马尔检验(McNemar test)前言在统计学中，McNemar 检验是用于配对 名义数据的统计检验。它应用于具有二分特征的2 × 2列联表，具有匹配的主题对，以确定行和列的边际频率是否相等（即是否存在“边际同质性”）。它以Quinn McNemar 的名字命名，他于 1947 年引入了它。该测试在遗传学中的一个应用是用于检测连锁不平衡的传输不平衡测试。在医学科学中评估诊断测试的常用参数是
1、缺失值的分类按照数据缺失机制可分为：(1) 完全随机缺失(missing completely at random, MCAR)所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关.(2) 随机缺失(missing at random, MAR) 假设缺失数据
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2024-09-06 08:01:36
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# 如何实现机器学习中的 McNemar 检验代码
## 1. 引言
在机器学习中，McNemar 检验是一种用于比较两个分类模型的效果的统计方法。它通常用于二元分类问题，帮助我们判断两个分类器预测结果是否存在显著差异。本篇文章将带领您逐步实现 McNemar 检验代码，掌握其流程与实现细节。
## 2. 流程概述
在实现 McNemar 检验之前，我们首先需要了解整个过程。以下是完整的实
McNemar test麦克尼马尔检验
原创
精选
2021-07-25 08:43:57
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卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。注意：卡方检验针对分类变量。 （1）提出原假设： H0：总体X的分布函数为F(x) 如果总体分布为离散型，则假设具体为H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=
原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431353937差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。意义：T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。两个独立样本T检验的原假设
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2024-04-11 08:52:09
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其实在之前的 Inference Variational 那一节中, 我们讲到过一些有关于 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 的知识。也就是我们有一些数据 X，看到这些数据 X，并且有一些隐变量 Z，我们给隐变 量一些先验，根据观测数据来推后验知识，也就是 但是，很不幸的是 的计算非常的复杂，我们大致采用两种思路来解决这个问题，也就是 精确推断和近似推断。精确推断
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2024-09-24 16:48:33
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目录一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析操作结果及分析二、独立样本：Mann-Whitney U检验分析操作结果及分析三、单因素ANOVA：Kruskal-Wallis检验分析操作结果及分析一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析：配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据。当不满足该前提时，可选择Wilcoxon符号秩检验。案例：研究者拟判断同一组研究对象在药物治疗前后体内甘油三酯水
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2024-08-17 10:22:33
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置换检验置换检验（Permutation test），也称随机化检验或重随机化检验，是Fisher于20世纪30年代提出的一种基于大量计算（computationally intensive），利用样本数据的全（或随机）排列，进行统计推断的方法。 其对总体分布自由，应用较为广泛，特别适用于总体分布未知的小样本资料，以及某些难以用常规方法分析资料的假设检验问题，属于非参数检验方法。 与Bootstr
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2024-04-09 06:37:05
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把二项分布公式再推广，就得到了多项分布（在一般概率书中很少介绍它，但是热力学中涉及到它）。 二项分布的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。（严格定义见二项分布中伯努利实验定义） 把二项扩展为多项就得到了多项分布。比如扔骰子，不同于扔硬币，骰子有6个面对应6个不同的点数，这样单次每个点数朝上的概率都是1/6（对应p1~p6，它们的
随着应用系统的日趋复杂，仅在系统测试和验收测试阶段执行性能测试已经不能满足迟早发现和解决系统性能瓶颈的要求，Connie Smith博士和Lloyd Winlliams博士在他们提出 的软件性能工程（Software Performance Engineering）中建方将性能需求分解到应用单元（模块、接口、甚至是函数）。相对于传统的开发过程，敏捷开发方法中测试工作与开发工作联系更紧密，更注重建立
从总体中随机抽取一定量的样本，用样本指标估计总体指标，分为参数统计和非参数统计。参数统计：在总体分布类型已知的条件下，对其未知参数进行检验的方法。要求独立、正态（方差齐）。如t检验、F检验。非参数统计：主要采用符号或等级排列（秩排列）来代替数据本身的分析方法。适用于任何分布类型资料的统计分析。如秩和检验。相关概念：秩次：观测值由小到大排列后得到的秩序号。当几个数据大小相同时，去平均秩次作为其秩次。
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2024-01-28 07:25:36
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倾向得分匹配法是一种研究方法，它在研究某项治疗、政策、或者其他事件的影响因素上很常见。对于经济、金融学领域来说，比如需要研究某个劳动者接受某种高等教育对其收入的影响，或者比如研究某个企业运用了某项管理层激励措施以后对企业业绩的影响。如果我们简单地将是否执行了某项时间作为虚拟变量，而对总体进行回归的话，参数估计就会产生偏误，因为在这样的情况下，我们只观察到了某一个对象他因为发生了某一事件后产生的表现
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2024-07-10 05:28:42
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t 检验，主要用于样本含量较小(例如 n<30)，总体标准差 σ 未知的正态分布资料，其中又将其分为了配对 t 检验和成组 t 检验。一、原理及意义配对 t 检验：又称配对样本均数 t 检验，是组内设计的比较，即相同被试者都接受相同的实验处理，所检验的对象是同一组别。成组 t 检验：又称独立样本 t 检验，是组间设计的比较，即不同被试者接受不同的实验处理，所检验的对象是不同组别。两种 t 检
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2024-05-29 08:45:11
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前言：在AFL的fuzzing过程中，维护了一个 testcase 队列 queue ，每次把队列里的文件取出来之后，对其进行变异，下面就先粗略讲一下各个阶段的变异是怎样的。bitflip： 按位翻转，每次都是比特位级别的操作，从 1bit 到 32bit ，从文件头到文件尾，会产生一些有意思的额外重要数据信息；a
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2024-10-14 14:42:31
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