三大抽样统计分布是指卡方分布（χ2分布），t分布和F分布，是来自正态总体的三个常用的分布。1、卡方分布卡方分布是指符合标准正态分布的样本总体，每个样本的平方和构成的新随机变量称为卡方分布，记为χ2∼χ2(n)。（1）卡方分布概率密度函数：你还记得吗，超重要的3大抽样分布？（2）卡方分布的期望和方差：E(X)=n，D(X)=2n（3）概率分布质量函数：### 卡方分布
def chi_ditribu
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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前言 有很多统计推断是基于正态分布的假设，以标准正态分布变量为基石而构造的三个著名统计量在实际中有广泛的应用，这是因为这三个统计量不仅有明确背景，而且其抽样分布的密度函数有显式表达式，它们被称为统计中的“三大抽样分布”。这三大抽样分布即为著名的卡方分布，t分布和F分布。 卡方分布（Chi-squared Distribution）卡方分布的基本描述具有k个自由度
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2023-10-10 14:14:06
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1.使用CHIINV(概率，自由度)，在Excel中绘制卡方分布。 若n个独立的随机变量均服从标准正态分布,则这n个随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为服从自由度为ν 的χ2分布。 2.使用GAMMA.DIST(χ, υ/2,2, 积累与否)，在Excel中绘制卡方分布。 卡方（χ2）函数是伽马函数的特例. 当：α=υ/2，β=2时，此时的伽马函数就是卡
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2023-08-13 22:50:02
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# 使用Python绘制卡方分布统计图的指南
在数据科学和统计分析的领域中，绘制分布统计图是一个重要的技能。本文将教你如何使用Python绘制卡方分布的统计图，包括饼状图和卡方分布的直方图。整个过程分为几个简单的步骤，接下来我们将逐一进行讲解。
## 完整流程的步骤
| 步骤 | 描述 |
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# 使用Python绘制卡方图的科普文章
卡方图是统计分析中一种重要的可视化工具，它主要用于显示不同类别之间的数据分布情况，使研究者能够快速识别观察值与期望值之间的差异。通过卡方检验，可以判断数据之间的独立性和相关性。本文将介绍如何使用Python绘制卡方图，包括相关概念、代码示例，以及图示化使用的逻辑。
## 卡方检验概述
卡方检验主要用于检验两个分类变量之间的独立性。它的基本原理是通过比
# Python画卡方分布图形
在统计学中，卡方分布（Chi-Squared Distribution）是一种重要的概率分布，广泛应用于假设检验、方差分析以及其他许多统计计算中。本文将介绍如何在Python中使用`matplotlib`和`scipy`库绘制卡方分布图形，包括基本的卡方分布的理解与实现。本文还将展示如何使用Mermaid语法表示序列图和关系图，帮助读者更全面地理解卡方分布的相关概
# 使用OpenCV和Python绘制饼状图
在数据可视化领域，饼状图是一种常见的图形表示方法，它能够直观地展示不同部分在整体中所占的比例。OpenCV是一个功能强大的图像处理库，它不仅可以处理图像，还可以进行图形绘制。本文将介绍如何使用OpenCV和Python绘制饼状图。
## 准备工作
首先，确保你已经安装了Python和OpenCV库。如果还没有安装，可以通过以下命令安装：
```
原创
2024-07-21 03:41:23
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# 如何使用Python画直方密度图
## 简介
在数据分析和可视化中，直方密度图（Histogram Density Plot）是一种用来展示连续变量分布的常用方法。它可以将数据分布的概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）通过将数据进行分组并绘制直方图的方式进行可视化展示。本文将介绍如何使用Python来实现直方密度图的绘制过程，帮助刚入行的小白
原创
2023-07-22 17:17:53
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1. 使用matplotlib.pyplot.scatter() 和 scipy.stats.gaussian_kde() 画密度散点图 1 import numpy as np
2 import matplotlib.pyplot as plt
3 from scipy.stats import gaussian_kde
4 from matplotlib.colors impo
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2023-05-26 22:08:54
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本次选取泰坦尼克号的数据，利用python进行抽样分布描述及实践。备注：数据集的原始数据是泰坦尼克号的数据，本次截取了其中的一部分数据进行学习。Age:年龄，指登船者的年龄。Fare:价格，指船票价格。Embark:登船的港口。1、按照港口分类，使用python求出各类港口数据 年龄、车票价格的统计量(均值、方差、标准差、变异系数等)。import pandas as pddf = pd.read
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2024-01-24 20:37:04
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卡方分布若n个相互独立的随机变量X1、X2、…、Xn，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个随机变量的平方和Q=∑ni=1X2i构成一个新的随机变量，其分布规律称为卡方分布或χ2分布（chi-square distribution），其中参数n为自由度，记为Q∼χ2。图片引自百度百科卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，当自由度n很大时，χ2分布近似为正态分布。均值：
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2024-01-30 10:35:08
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作者：丁点helper 今天我们开始讲什么是卡方分布及卡方检验。第一个问题是，卡方为什么有平方？还记得我们在第一篇讲两类错误中谈过的赌场的例子吗，小金赌色子输了很多钱，为了看色子是否有问题，他偷了一颗拿回家想偷偷验证一下是否有人动手脚。小金闷在家丢了一天，一共丢了902次，而且每一次都做了记录（丢的是昏天黑地，可脑补这个画面）。下面表格就是小金记录的获得的点数情况，比如一共有242次（2
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2023-12-12 11:10:25
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在这篇博文中，我们将探讨如何通过 Python 绘制卡方分布图。这个过程将涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及版本管理。准备好了吗？让我们一起进入这个有趣的旅程吧！
## 环境预检
为了确保我们拥有合适的环境来绘制卡方分布图，首先我们需要确认以下硬件和软件要求：
- 一台运行 Windows、Linux 或 macOS 的计算机。
- 安装 Python（建议使用 3.7
# 科普文章：R语言中的卡方图
## 什么是卡方图？
卡方图（Chi-Square Plot）是一种用于可视化两个变量之间关系的图表。它通常用于比较观察值与期望值之间的差异，从而帮助我们判断两个变量是否相关。
在R语言中，我们可以使用`mosaic`包来绘制卡方图。接下来，我将介绍如何使用R语言绘制卡方图，并附上代码示例。
## 绘制卡方图的步骤
### 第一步：安装mosaic包
在
原创
2024-05-12 06:36:05
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<此部分理论内容结合统计学教材学习>列联分析1. 收集样本数据产生二维或多维交叉列联表； 2. 对两个分类变量的相关性进行检验（假设检验）pandas.crosstab(index,columns,margins,normalize) - margins默认为False不带合计数据 - normalize=True频率列联表 salary_reform.
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2023-10-10 22:40:08
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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。（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&nbs
基础概念1.定义：树（Tree）是n（n≥0）个节点的有限集合T，它满足两个条件：有且仅有一个特定的称为根（Root）的节点；其余的节点可以分为m（m≥0）个互不相交的有限集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合又是一棵树，并称为其根的子树（Subtree）。2.基本概念一个节点的子树的个数称为该节点的度数，一棵树的度数是指该树中节点的最大度数。度数为零的节点称为树叶或终端节点，度数不为零的节点
R语言的各种统计分布函数1.二项分布Binomial distribution：binom 二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p) pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率 dbinom(x,size
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2023-08-29 20:09:45
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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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