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2023-11-15 06:49:24
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一、实验目的1、实现卡方分析算法；2、利用卡方分析能够区分经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方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。通过卡方分布检验或者特征值检验可以区分载密图
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2024-02-23 19:16:44
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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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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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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
解决的问题：1、实现了二分类的卡方分箱；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，卡方阈值的自由度为 分箱数-1，显著性水平可以取10%，5%或1%算法扩展：1、卡方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方分箱算法；具体代码如下：# -*- coding:
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2023-08-14 14:37:40
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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
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2023-08-04 12:49:08
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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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1.1 定义 设 X1,X2,......Xn相互独立, 都服从标准正态分布N(0,1), 则称随机变量χ2=X12+X22+......+Xn2所服从的分布为自由度为 n 的χ2分布.[1] 卡方分布的 期望E（χ2）=n，方差D(χ2)=2n。 卡方分布：若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……
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2018-01-12 15:40:00
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01 什么是卡方检验： 卡方检验就是检验两个变量之间有没有关系。 以运营为例: 卡方检验可以检验男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别； 不同城市级别的消费者对买SUV车有没有什么区别； 如果有显著区别的话，我们会考虑把这些变量放到模型或者分析里去。 02 投硬币 那我们先从一个最简单的例子说起。 ...
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2021-10-13 16:57:00
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## 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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卡方分布 是概率论与统计学中常用的一种概率分布，k个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k的卡方分布简介卡方分布（英语：chi-square distribution, χ²-distribution，或写作χ²分布）是概率论与统计学中常用的一种概率分布。k个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k的卡方分布。卡方分布是一种特殊的伽玛分布，是统计推断中应用最为广泛的概率分布之一
1SPSS Chi-Square Independence Test Tutorial2Chi-Square Independence Test – What and Why?3SPSS One Sample Chi-Square Test4卡方检验运用中常见的3大错误，来看实例！5结合日常生活的例子，了解什么是卡方检验6 Linear-by-Linear A...
原创
2021-08-18 11:28:30
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可能有的小伙伴只是记住了这个概念，具体它如何验证呢？咱们可以试试！（不鼓励验证概念，这只是无聊之余的操作，咱们记住概念会用就够） 1、生成1000个随机数字（由于篇幅，只放部分显示） 2、制作一个标准正态分布 3、用直方图验证一下 4、将其平方，标号γ1 5、咱们再重复之前的操作，再生成一组标准正态
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2021-02-04 11:55:00
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Spark 1.1.0 Basic Statistics（下） Hypothesis testingHypothesis testing，假设检验。Spark目前支持皮尔森卡方检测（Pearson’s chi-squared tests），包括适配度检定和独立性检定。皮尔森卡方检测皮尔森卡方检测是最著名的卡方检测方法之一，一般提到卡方检测时若无特殊说明则代表使用的是皮尔森卡方检测。皮尔森卡方检测可
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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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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1 统计学上卡方检验卡方检验就是统计样本的理论频次和实际频次的吻合程度或拟合优度。卡方值越大，二者偏离程度就越大。卡方值为0，则表明与理论值完全相符。其计算公式如下：，其中，为实际值，为理论值。以喝牛奶和感冒发病率之间的数据为例，感冒不感冒合计感冒率喝牛奶439613930.94%不喝牛奶288411225.00%合计7118025128.29%其计算代码如下：import panda
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2023-10-17 17:04:16
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by Diwei Liu在原文基础上有改动。一、步骤简介先把原始数据导入， 转化为m*n的矩阵，命名为XMat，再提取k个主成分，最后进行可视化。数据标准化、消除量纲影响。本例用x-E(x)做简化处理计算协方差矩阵。计算特征值和特征向量。保留最重要、即最大的k个特征值和其对应的特征向量。（通常k<n）将m·n的矩阵，乘以n*k的特征向量，最后得到降维数据，作图输出。– 行：代表sample，
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2024-07-21 16:46:58
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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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