卡方分布： 首先我们先把现代数学中的数理统计中的卡方分布已经烂大街的定义先放下来，我先回到卡方检验的诞生的之地。在1900年，皮尔森发表了著名的关于卡方检验的文章，该文章被认为是现代统计学的基石之一。在该文章中，皮尔森研究了拟合优度检验:……(这里之所以加点的原因是因为，下面的话很不好理解，我们举一个实际一点的例子就容易理解了。)下面图片有个赌场的色子（注意阅读下面红色字体） 
什么是卡方检验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。例子1：四格卡方检验通过简单的统计我们得出喝牛奶
1.卡方检验的目的及其基本思想 文章目录1.卡方检验的目的及其基本思想2.二项分布检验3.游程检验4.单样本K-S检验（Kolmogorov-Smirnov） 卡方检验的 目的就是通过样本数据的分布来检验总体分布与期望分布或某一理论分布是否一致，零假设是样本的总体分布与期望分布或某一理论分布无显著差异。 卡方检验 基本思想是，如果从一个随机变量 中随机抽取若干个观察样本，当这些样本落在
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2024-05-18 22:09:58
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# Excel数据分析中的卡方检验
在数据分析中，卡方检验（Chi-Square Test）是一种常用的统计方法，用于评估两个分类变量之间的独立性。通过本篇文章，我们将探讨如何在Excel中实现卡方检验，讲解过程并提供代码示例，同时呈现一个示意的流程图和饼状图。
## 一、卡方检验简介
卡方检验主要用于以下两种情况：
1. **适合度检验**：检验样本数据与预期分布是否一致。
2. **独立
卡方检验1.卡方检验2.独立性卡方检验与一致性卡方检验2.1 独立性卡方检验2.1.1 python独立性卡方检验2.2 一致性卡方检验3.正态分布卡方检验
原创
2022-06-23 17:17:35
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1、适用场景当自变量和因变量均为分类特征时，可以通过统计频次或者频率计算用特
原创
2023-01-04 18:05:55
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转自：概率分布之间的距离，顾名思义，度量两组样本分布之间的距离 。1、卡方检验统计学上的χ2统计量，由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的，因此也称之为Pearson χ2，其计算公式为 (i=1，2，3，…，k)Ai为i水平的观察频数，Ei为i水平的期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi。
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2024-04-23 13:36:15
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卡方检验研究X和Y的差异，X和Y均是类别数据。当前需要进一步考虑另一个干扰因素分层项。比如是否吸烟（X)与是否生病(Y)的关系时，将性别纳入考虑范畴（即混杂因素,分层项Factor）。此时则称为分层卡方，分层卡方也称为Cochran-Mantel-Haenszel检验（CMH检验），分层卡方可以很好的解决‘辛普森悖论’问题。SPSSAU支持2*2*K结构数据（即X和Y均为2分类，K层）。一、理论说
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2023-10-09 21:14:09
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目录特征起因评分卡模型中的IV和WOE详解信息增益OR值卡方检验GaussRank高基数数据特征起因特征工程综述常看常新评分卡模型中的IV和WOE详解IV值衡量了某个特征对目标的影响程度woe sql pos_ratio_1d “母婴”品类正样本占全部品类正样本比例
neg_ratio_1d “母婴”品类负样本占全部品类负样本比例
woe = ln(pos_ratio_1d /neg_r
上次讲到单因素方差分析：（生物信息学）R语言与统计学入门（二）——单因素方差分析_李京弦的博客-CSDN博客上次说到t检验，是检验两组数据的均数差异，链接如下：（生物信息学）R语言与统计学入门（一）——t 检验_这次我们来介绍一下单因素方差分析。单因素方差分析：方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上
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2023-06-25 10:40:18
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卡方分析用于比较不同组之间的构成比，它的零假设是假定各组之间的构成是相同的，计算出理论每组的理论构成比，再计算理论值与实际值的差别，如果差别大的话，就拒绝零假设。它的扩展分析方法有Fisher精确分析，Ridit分析，CMH分析。与卡方分析有关的数据形式主要有四格表检验，无序RC表的卡方检测，单向有序表的卡方检验，双向有序表的卡方检测。 卡方分布是一种
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2023-12-12 11:28:38
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1 配对卡方检验：目的：研究同一群人在实验前测和实验后测是否发生了变化前提： 1、观测变量为二分类变量，且两类之间互斥 2、分组变量包含2个分类，且相关。（当分组变量有3个及以上分类时，可使用Cochran’s Q检验）操作：结果分析：首先，从正对角线得出的结果是，25名研究对象中有8名干预前喝酒，干预后还继续进行喝酒的人；6名干预前不喝酒干预后还是不喝酒的的人。从非对角线（黄色背景）中可以看到干
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2024-01-03 12:41:55
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当我们检验分类变量时，会立刻想到用卡方检验，但卡方检验无法对连续性自变量进行检验；而传统的模型框架下，加权最小二乘法不适用于二分类因变量。当因变量为分类因变量或发生的概率时，此时就要用到Logistic回归。Logit变换与Logistic回归odds=p/(1-p) 比值或优势，取对数ln(odds) 这就是Logit变换 ，odds是以0.5为对称点，分布在0-1分为内，那么ln(od
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2024-05-21 21:06:44
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人们在研究某一个事物或现象的过程中，有些时候不只考察单独某一方面的信息，即可以把几个方面的信息联合起来一并考察。这个过程称为交叉分析。列联分析和对应分析就是交叉分析的两种典型形式，同时也是数据降维分析的一种形式。一、列联分析对于定类或定序等定性数据的描述和分析，通常可使用列联表进行分析。这里主要介绍基于列联表\(\chi^2\) 检验的列联分析，并且在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数
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2023-07-31 12:06:06
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题目：常用统计分析中的7大类型：描述统计、频数表分析、方差分析、t检验、卡方检验、线性回归、相关分析。1、描述统计data=mtcars
summary(object = data['disp'],digits = 7)
summary(object = data['mpg'],digits = 7)
summary(object = data['cyl'],digits = 7)结果： 2、频数
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2023-06-21 18:23:14
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PART.01写在前面的话今天咱们就来更完统计计算专题的最后一期：一元线性回归分析。更完这一期，咱们的实验和统计大题专题就算是全部更完啦大家可以通过翻看往期文章或者通过搜索关键词的方式进行回顾哟明天给大家推一个公众号阅读指南出来，帮助大家更高效、更快速的找到自己想要看的文章。同时也帮助新关注我的22考研的小伙伴来全面了解一下我的公众号呀~PART.0205期：一元线性回归专题一、计算公式
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2024-08-06 12:55:54
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1.简单介绍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。 应用场景：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。 无效假设是：观察频数与期望频数没有差别。 卡方值的计算公式： O为观测频数
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2023-09-01 22:40:30
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通常情况下，卡方检验是研究分类数据与分类数据之间关系的分析方法，如性别和是否戴隐形眼镜之间的关系。卡方检验通常会涉及卡方值和P值两个名词术语。卡方值与P值有对应关系，P值小于0.05则说明有差异存在，即性别与是否戴隐形眼镜之间有联系。在具体差异分析的基础上，进一步分析不同性别样本戴隐形眼镜的百分比，例如，男性戴隐形眼镜的百分比为30%，而女性戴隐形眼镜的百分比为50%，说明女性样本戴隐形眼镜的比例
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2023-10-24 09:37:14
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本文针对数据分析方面一些常见的问题，进行了归纳和解答。问题列表Q1：自由度是什么？怎样确定？Q2：X方检验中自由度问题Q3：如何判定结果具有真实的显著性Q4：什么是第一类错误和第二类错误Q5：假设检验的内涵及基本步骤Q6：所有的检验统计都是正态分布的吗？Q7：卡方检验的结果，值是越大越好，还是越小越好？Q8：回归分析和相关分析的联系和区别Q1：自由度是什么？怎样确定？定义：构成样本统计量的独立的样
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2024-05-12 16:20:03
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R实战|卡方检验及其可视化卡方检验卡方检验是一种以 分布为基础的用途广泛的假设检验方法。是一种非参数检验方法。 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，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。它的无效假设
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2023-08-04 22:24:12
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