文章目录前言一、卡方分布二、卡方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 前言卡方分布和卡方检验在很多地方都会用到，尤其是统计学和数据分析里。卡方检验(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。现在在卡方检验重新梳理一下。一、卡方分布
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2023-11-24 09:10:49
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一、卡方检验基本说明有时，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）。卡方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。通常的卡方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。在卡方检验中，通常检验的统计量 χ2 如下：χ2=∑(A−E)2E=∑i
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2023-08-02 17:28:16
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特征选择的常用方法之一是卡方检验，作为一个filter model的代表，卡方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)。卡方检验和信息增益是feature weight algorithm常用且效果较优的算法。&
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2023-10-12 17:28:28
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2023-11-15 06:49:24
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## Java卡方检验
### 简介
卡方检验（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，卡方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
卡方检验的原理是基于卡方统计量，卡方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。卡方统计量的计算公式如下：
