卡方检验是一种常用的统计学方法，主要用于检验分类变量之间的关系。然而，在实际应用中，有时会出现一些错误用法。以下是卡方检验中更详细的常见错误及如何避免它们：1.样本量太小：卡方检验依赖于足够的样本量，以确保检验结果的准确性。如果观察次数太少，检验结果可能受到偶然因素的影响。通常建议每个单元格的期望计数至少为5。如果样本量较小，可以考虑使用Fisher精确检验等其他方法。2.连续变量的错误使用：卡方
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2023-10-11 10:18:31
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卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。(更多参考：卡方检验、卡方分布)不讲过多理论，主要使用 python 实现卡方验证。之前对于元素/特征/属性 异常值的选择情况，可以使用直方图、箱型图、Z分数法等筛选。如 Python 探索
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2024-06-20 18:01:27
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# 连续变量的卡方检验在 Python 中的应用
在统计学中，卡方检验是一种广泛使用的方法，用于检验观察到的频数与期望的频数之间的差异是否显著。尽管卡方检验通常用于分类数据，但通过一定的数据处理技术，连续变量也可以适用卡方检验的方法。本文将探讨如何在 Python 中实现这一过程，帮助读者理解连续变量的卡方检验。
## 什么是卡方检验？
卡方检验主要用于分析分类变量之间的关系。当我们需要判断
统计学第七周一.知识回顾上周已经学习过正态分布/卡方分布/T分布等知识，但是如何选择那？?正态分布?卡方分布?T分布二.实践1.场景：泰坦尼克号数据，主要是age年龄，Fare价格即船票价格，Embark登船的港口，需要验证数据是否服从正态分布，T分布，卡方分布？具体数据如下：IDAgeFareEmbarked1227.25S23871.2833C3267.925S43553.1S5358.05S
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2024-08-27 14:40:08
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卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。 它在分类资料统计推断中的应用包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。 举例： 实际情况1情况2合计情况1的比例条件14
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2024-08-25 23:33:54
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1.在科学研究中，经常假设收集的数据服从某一个分布 ，我们通常对数据是否服从假定的分布 进行统计检验，该检验称为拟合优度检验。本节假设分布 为离散型。下面介绍拟合优度的卡方检验以及如何用统计模拟来克服小样本情况下卡方检验的缺点。 2.假设 为一容量为 的样本,问该样本是否服从一离散分布 ？下面我们给
我是谁？妙蛙种子 一般建模流程主要分为特征工程+建模两步，其中特征工程又可以分为数据预处理阶段和特征工程阶段。数据预处理一般有数据无量纲化处理（归一化、标准化），缺失值填补（0填补，均值填补，随机森林填补），分类特征编码（分类特征编码、onehot），连续变量分段（二值化、分箱）。特征工程一般有特征提取（从非结构化数据中提取到新消息作为特征），特征创造（对特征进行组合得到新特征），特征
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2024-10-28 08:57:47
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# Python卡方检验计算不同分布的卡方值
## 概述
在统计学中，卡方检验用于检验观察数据与理论推断之间的差异性。卡方检验可以用于比较两个或多个分类变量之间的分布是否相同。在Python中，我们可以使用`scipy.stats`模块中的函数来进行卡方检验的计算。
## 流程
下面是计算不同分布的卡方值的基本流程：
|步骤|描述|
|---|---|
|1|导入所需的库|
|2|准备数据|
原创
2023-08-03 18:43:22
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一、案例介绍某医学美容院对某年425位顾客抱怨原因进行了分析，结果见下表，现在想知道这四种抱怨原因的构成比是否有差异？二、问题分析本案例的分析目的是研究四种抱怨原因的构成比是否存在差异，抱怨原因为定类数据，研究定类数据的实际比例与等分比例是否存在差异可以使用频数分布拟合优度的卡方检验进行分析。三、软件操作及结果解读（一）理论说明频数分布拟合优度的卡方检验，是卡方检验方法的另一种常见应用。用于判断定
一、卡方分布1. 定义设 X1..Xn是服从标准正态分布的随机变量，则称统计量 服从自由度为n的卡方分布（标准正态分布随机变量的平方和），记为，其中v称为自由度。卡方分布期望和方差： 。 2. 外形（取决于自由度）3. 统计量计算, 为实际频数，为期望频数。 4. 分布的两个主要用途分布主要用于检查实际
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2020-05-16 15:42:00
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# 如何在Python中实现多个变量的卡方检验并生成热力图
在数据分析的过程中，卡方检验是一种常用的统计方法，用来判断两个分类变量之间是否存在显著的相关性。而热力图则是一种通过颜色展示数据矩阵的可视化图形，能够帮助我们更直观地理解变量之间的关系。
本文将带你完成如何在Python中实现多个变量的卡方检验，并生成对应的热力图。
## 流程概述
我们将按照以下几个步骤完成这个任务：
| 步骤
原创
2024-09-27 07:59:28
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▇ 优点：1、免安装，傻瓜式操作，非常简单。2、功能强大：(1)能够进行任意列联表的描述性统计、Pearson卡方检验、Fisher精确概率、Kappa一致性检验、配对卡方检验。(2)直接给出统计量的及P值，无需查表。(3)对于四格表，还能给出OR值及置信区间。(4)对于行列数大于2的列联表，还能自动进行两两比较。(5)SPSS没有提供行列数大于2的Fisher精确概率算法，本软件参考SAS给出了
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2023-11-20 16:16:55
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非中心卡方分布非中心卡方分布是卡方分布的一般化形式。如果 是 个独立的正态分布的随机变量均值为 方差为 ，表示为 ，那么随机变量为非中心卡方分布.非中心卡方分布涉及两个参数： 表示自由度，即 的数目， 是和随机变量 相关的参数：由以上参数所定义的非中心卡方分布的概率密度函数 （PDF
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2024-02-04 20:32:47
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卡方检验（chi square test）能够是一种假设性检验的方法，它能够检验两个分类变量之间是否是独立无关的。它通过观察实际值和理论值的偏差来确定原假设是否成立，它按照以下步骤来检验两个分类变量是否是独立的。无关性假设假如，有了一些新闻文章，这些新闻的文章已经标好了类别，所以可以得到以下统计的信息。通过下面的表格的第一行和第二行可以得出，文章的内容是否包含“篮球”的确对文章是否是体育类别的有统
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2024-01-24 11:32:54
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线性回归（1）目标 预测函数： 即 学得w和b后，模型就可以确定。（2）一维情形 先假设输入特征只有一维。 ， 使用均方差当做损失函数，最小化均方差，也就是最小二乘法。 求最小化均方差时的w和b，分别对上式w和b求导，使导数为0，即得到所求w*和b*。 （3）推广到多维 现在考虑多维特征。 把数据集D
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2024-06-12 21:31:11
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2023-11-15 06:49:24
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什么是卡方检验卡方检验是一种用途很广的基于卡方分布的假设检验方法，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。其主要应用于分类变量，根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著差异或推断两个分类变量是否相关或相互独立。卡方检验分类 卡方检验步骤卡方检验可以参照一般假设检验步骤：设置原假设与备择假设设置显著性水平根据问题选择具体的假设检验方式计算统计量
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2023-08-10 12:52:15
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一、算法思想1、特征选择特征选择是去除无关紧要或庸余的特征，仍然还保留其他原始特征，从而获得特征子集，从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。特征选择方法可以分为三个系列：过滤式选择、包裹式选择和嵌入式选择的方法 。本文介绍的卡方检验即为过滤式的特征选择算法。关于过滤式的特征算法系列，可参考我的其他文章。特征选择之互信息特征选择之Fisher Score2、卡方检验卡方检验介绍卡方是由英语"Ch
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2023-08-17 17:07:03
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卡方检验，或称x2检验。无关性假设： 假设我们有一堆新闻或者评论，需要判断内容中包含某个词（比如6得很）是否与该条新闻的情感归属（比如正向）是否有关，我们只需要简单统计就可以获得这样的一个四格表：组别 属于正向 不属于正向 合计
不包含6得很 19 24 43
包含6得很 34 10 44
合计 53 34 87通过这个四格表我们得到的第一个信息是：内容是否包含某
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2023-08-18 09:00:05
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有小伙伴曾经提出过这样的疑问，从下图中SPSS菜单的两个入口进去，都是做卡方检验吗？两者有啥区别？点击Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs点击Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → Chi-square经常看医咖会文章的小伙伴应该会注意到，上面第一张图在卡方检验的教程中多次出现，详见：那第
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2023-09-13 18:01:53
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