Spark 1.1.0 Basic Statistics(下) Hypothesis testingHypothesis testing,假设检验。Spark目前支持皮尔森检测(Pearson’s chi-squared tests),包括适配度检定和独立性检定。皮尔森检测皮尔森检测是最著名的卡检测方法之一,一般提到检测时若无特殊说明则代表使用的是皮尔森检测。皮尔森检测
检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法,它的零假设H0是:观察频数与期望频数没有差别。该检验的基本思想是:首先假设H0成立,基于此前提计算出χ2值,它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。如果P值很小(一般认为是小于5%),说明观察值与理论值偏离程度太大,应当拒绝零假设,表示比较资料之间有显著差异;否则就不
# Python特征检测 特征检测是一种常用的统计方法,用于确定两个分类变量之间是否存在相关性。在机器学习中,我们可以使用特征检测来选择与目标变量相关的特征。本文将介绍特征检测的原理、应用场景以及如何在Python中使用。 ## 1. 特征检测的原理 特征检测是通过计算观察值与期望值之间的差异来确定两个分类变量之间的相关性。在进行特征检测之前,我们需要建立一个假设
原创 2023-09-10 08:00:26
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检验 Chi-Squarethe chi-square test measures dependence between stochasticvariables, so using this function “weeds out” the features that are themost likely to be independent of class and therefore irr
文章目录前言一、分布二、检验计算步骤关于自由度n查表检验统计量拒绝域内外判定:决策原则总结Reference 前言分布和检验在很多地方都会用到,尤其是统计学和数据分析里。检验(chi-square,记为χ2检验)是一种计数资料的假设检验方法,因为对总体的分布不作任何假设,故属于非参数检验。第一次碰见是在ORB-SLAM2检验单应矩阵中。现在在检验重新梳理一下。一、分布
# R语言中的卡检验及其应用 在统计学中,检验是一种用于检验两个分类变量之间关联性的统计方法。它主要用于检验观察到的频数与理论上预期的频数之间的差异是否显著。本文将以R语言为例,介绍如何进行检验,并提供相应的代码示例。 ## 检验的基础知识 检验通常分为两类:一是用于检验样本数据是否符合特定分布的适合度检验,二是用于检验分类变量之间的独立性。统计量的计算公式为: \[
原创 11月前
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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:
  特征选择的常用方法之一是检验,作为一个filter model的代表,检验属于简单易计算的Feature weight algorithm(通过一定的measure方法给特征赋上一定的weight来表征与类别之间的相关度,通过weight大于一定阈值或选取topk个weight来进行特征选择)。检验和信息增益是feature weight algorithm常用且效果较优的算法。&
一、检验基本说明有时,在研究中某个随机变量是否服从某种特定的分布是需要进行检验的。可以根据以往的经验或者实际的观测数据分布情况,推测总体可能服从某种分布函数F(x)。检验就是这样一种用来检验给定的概率值下数据来自同一总体的无效假设方法。通常的卡检验可以用来研究分析定类数据与定类数据之间的关系情况。在检验中,通常检验的统计量 χ2 如下:χ2=∑(A−E)2E=∑i
转载 2023-08-02 17:28:16
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1.什么是检验检验是一种用途很广的假设检验方法,属于非参数检验的范畴。 主要是比较两个或两个以上样本率以及两个分类变量的关联性分析。 根本思想是在于比较理论频次与实际频次的吻合程度或拟合优度问题。 (以上简介来自网络相关文档)2.什么是分布分布(chi-square distribution,-distribution)是概率统计中常用的一个分布。k个独立的标准正态分布变量的平方和
## Java检验 ### 简介 检验(Chi-square test)是一种常用的假设检验方法,用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联性。在统计学中,检验是通过计算实际观测值与理论预期值之间的差异来判断两个变量之间是否存在显著关联。 ### 原理 检验的原理是基于统计量,统计量用于度量实际观测值与理论预期值之间的差异程度。统计量的计算公式如下: ![统计
原创 2023-11-12 11:46:38
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# Java 检验的应用 检验是一种统计方法,主要用于检验观察到的频率与理论频率之间的偏差是否显著。在实际应用中,它广泛用于心理学、市场调研等领域,以判断不同变量之间是否存在相关性。 ## 什么是检验? 检验主要有两种形式:适合度检验和独立性检验。适合度检验用于评价观察数据是否符合预期的数据分布,而独立性检验用于判断两个分类变量是否独立。 ### 检验公式 检验的
原创 11月前
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在这个博文中,我们将深入探讨如何在 Java 环境中处理分布问题。从业务场景分析,到架构设计,再到故障复盘和扩展应用,本文将全面解析分布的计算与应用。 ### 背景定位 分布在统计学中是一种重要的分布,通常用于假设检验和数据分析。在数据科学、机器学习和金融分析等领域,分布用于检验模型的拟合优度、特征选择以及其他统计分析。 > **用户原始需求** > “我需要在 Java
原创 6月前
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前言、什么是检验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检验;多个率或多个构成比比较的卡检验以及分类资料的相关分析等。 一、四格表资料的卡检验例1.
通常情况下,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。检验通常会涉及值和P值两个名词术语。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
转载 2023-10-24 09:37:14
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转载 2023-11-15 06:49:24
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一、实验目的1、实现分析算法;2、利用分析能够区分经LSB隐写的载密图像和未经隐写算法修改的原始载体图像。二、问题描述1.输入的形式和输入值的范围;84张bmp格式的标准图像;2.输出的形式;task1:载秘图像和原始图像的卡分析对比图以及分割线;task2:使用task1中的分割值T对图像类型进行测试,得到预测准确度;3.程序所能达到的功能。通过分布检验或者特征值检验可以区分载密图
解决的问题:1、实现了二分类的卡分箱;2、实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件;问题,还不太清楚,后续补充。1、自由度k,如何来确定,阈值的自由度为 分箱数-1,显著性水平可以取10%,5%或1%算法扩展:1、分箱除了用阈值来做约束条件,还可以进一步的加入分箱数约束,以及最小箱占比,坏人率约束等。2、需要实现更多分类的卡分箱算法;具体代码如下:# -*- coding:
one-hot 编码会将原始变量中的每个状态都做为作为一个新的特征,当原始特征状态较多时,数据经过one-hot编码之后特征数量会成倍的增加,同时新特征也会变得过于稀疏。在进行变量筛选的过程中,也会出现原始特征的一部分状态被筛选出来,另一部分状态未被筛选出来,造成特征的不完整。而WOE编码不仅可以解决以上这些问题,同时还可以将特征转化为线性。在建模中,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳
转载 2023-08-04 12:49:08
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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:检验、分布) 不讲过多理论,主要使用 python 实现验证。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
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