一．问题与数据表1为A、B两种闪烁液测定血浆中3H-cGMP的交叉试验结果。第1阶段1、3、4、7、9号用A测定，2、5、6、8、10号用B测定；第2阶段1、3、4、7、9号用B测定，2、5、6、8、10号用A测定,试对交叉试验结果进行分析。 二．分析问题在医学统计中，欲将A、B两种处理先后施加于同一批实验对象，随机地使半数实验对象先接受A后接受B，而另一半实验对象则正好相反，即先接受
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2024-02-02 06:48:24
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# Python交叉卡方检验介绍
交叉卡方检验（Chi-Squared Test for Independence）是一种用来检验两个分类变量是否独立的统计方法。在众多领域，如市场研究、社会科学等，交叉卡方检验被广泛应用于分析数据的相关性。本文将介绍如何在Python中进行交叉卡方检验，并提供相关代码示例。
## 什么是交叉卡方检验？
交叉卡方检验用于检测两个分类变量之间是否存在统计学上的显
# Java计算交叉卡方（Chi-Square）统计量的科普文章
统计学中的卡方（Chi-Square）检验是一种常用的非参数统计检验方法，主要用于检验观察到的频数与理论频数之间的差异。交叉卡方通常用于分析分类数据，帮助我们判断两个变量之间是否存在显著关系。
本文将深入探讨卡方检验的概念，并通过Java代码示例演示如何计算交叉卡方统计量。
## 卡方检验的基本概念
卡方检验的核心思想是对一
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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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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python数据分析 –第四次笔记假设检验–*1、正态分布检验 –*2、卡方分布检验 –*3、方差检验 –*4、求相关性系数 –*5、回归分析 –*6、主成分分析（PCA）所需要的模块：import numpy as np
import scipy.stats as ss1、正态分布检验#创建一个20的正态分布的数据
norm_dist=ss.norm.rvs(size=20)
#nor
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2023-12-07 11:11:50
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# 卡方分箱 Python 代码实现
## 1. 整体流程
下面是实现卡方分箱的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 卡方分箱 |
| 4 | 检验分箱结果 |
| 5 | 分箱后的数据转换 |
接下来，我将逐步介绍每个步骤所需要做的事情以及相应的代码。
## 2. 数据准备
在进行卡方分箱
原创
2023-10-11 09:46:40
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上期，我们通过文章实例主要讲解了方差分析，本次我们将以2019年发表在《Journal of Cataract &Refractive Surgery》上的 “Visual and refractive outcomes,spectacle independence, and visual disturbances after cataract or refractivelens
卡方检验的结果怎么计算？
原创
2024-09-11 10:38:37
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关于卡方分箱，网上有很多文章，但几乎没有文章介绍分箱时相邻区间卡方值计算的方法，而本文在介绍卡方分箱的同时，重点介绍了相邻区间卡方值的计算方法。通过本文，希望大家能对卡方分箱有清楚透彻的认识。分箱是什么分箱是将连续的变量离散化，将多状态的离散变量合并成少状态。这里要注意的是，不仅仅是连续变量要分箱，状态多的离散变量也需要分箱，之前接触过公司内特征工程的项目，里边就将超过50个值的离散特征视为连续特
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2023-12-01 22:08:06
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自由度为n-1的t分布 的平方等于自由度(1，n-1)F分布。自由度为m-1的卡方/n-m-1的卡方分布为(m-1，n-m-1)daoF分布。实际上32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333433636131t分布就是 自由度 1的卡方/自由度为n-1的卡方分布。恩就是这样了，想象t检验的平方不就是( x平均-总体平均u)^2/标准误^2。标
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2023-12-22 21:10:45
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分布通过检验统计量来比较期望结果和实际结果之间的差别，然后得出观察结果发生的概率。其中O代表观察值，E代表期望值。这个检验统计量提供了一种期望值与观察值之间差异的度量办法。最后反映在数值的大小上。那么，当大到什么程度，差异才算显著呢？这要根据自由度，设定的显著性水平查找分布表来判定。对于卡方分布的具体使用，我认为其有三要素：一个公式，一张分布表，一张概率密度图。下左图中n代表自由度，纵轴为概率值，
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2023-08-06 19:24:16
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参考此
原创
2022-07-18 14:57:58
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# 卡方检验与Python实现
卡方检验（Chi-square test）是一种用于检验观测频数与理论频数之间差异是否显著的统计方法。它常用于社会科学、医学、市场研究等领域，以判断分类变量之间是否独立。这篇文章将介绍卡方检验的基本概念、应用场景以及如何用Python实现。
## 一、卡方检验的基本概念
卡方检验的基本原理是通过计算卡方统计量，来判断样本数据与预期理论分布之间的差异是否显著。卡
原创
2024-09-23 03:16:34
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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
## Python卡方实现流程
### 1. 数据准备
首先需要准备好用来计算卡方的数据。卡方检验是用来检验两个分类变量之间的关联性的方法，因此需要两个分类变量的数据。
### 2. 数据整理
对于卡方检验，需要将数据整理成一个频数表。频数表是一个二维表格，行表示变量A的各个类别，列表示变量B的各个类别，每个单元格中记录了变量A和变量B同时出现的频数。
### 3. 计算期望频数
计算期望频
原创
2023-12-29 09:50:24
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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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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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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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