通常情况下，卡方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。卡方检验通常会涉及卡方值和P值两个名词术语。卡方值与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
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2023-10-24 09:37:14
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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。目录文章一：卡方检验1、数据类型--连续2、数据类型--离散型3、举例3.1、投硬币3.2、电商中消费者的性别和购买生鲜（独立性检验）
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2023-12-24 09:36:51
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卡方分布若个互相独立的随机变量，均服从标准正态分布，则这k个随机变量的平方和构成一个新变量，这个新变量服从分布。其概率密度函数为所以对分布而言，其自由度是一个不可避免的参数，一般称之为自由度，在chisquare中就是其输入参数df。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
for i,df in z
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2023-07-08 13:32:51
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目录大数据之kafka第一章 kafka概述1.1 定义1.2 消息队列1.2.1 传统消息队列的应用场景1.2.2 消息队列的两种模式1.3 kafka基础架构1.3.1 Broker1.3.2 Topic1.3.3 partition1.3.4 Leader1.3.5 Follower1.3.6 replication第二章 kafka快速入门2.1 安装部署2.1.1 集群规划2.1.2 j
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2024-04-08 21:55:32
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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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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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<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
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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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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之前已经介绍的变量分析：①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍：卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱，只能展
原创
2021-01-19 16:37:11
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概念分类数据观测值只能被分为几个类别中的某一类，如某个公民的国籍，也称定性数据。多项试验当分类数据只涉及到两个响应结果（是或不是，成功或失败等等），就是一个二项分布。如果分类数据涉及到两个以上的响应结果，则是一个多项试验。多项试验的特点：1. 这种试验有n个同质的试验构成（进行了样本为n次试验）2.每次试验都有k种可能都结果，这些结果被称为类3.对于每次试验，这k中结果发生都概率用p1，p2，..
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2024-04-12 16:02:45
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目录特征起因评分卡模型中的IV和WOE详解信息增益OR值卡方检验GaussRank高基数数据特征起因特征工程综述常看常新评分卡模型中的IV和WOE详解IV值衡量了某个特征对目标的影响程度woe sql pos_ratio_1d “母婴”品类正样本占全部品类正样本比例
neg_ratio_1d “母婴”品类负样本占全部品类负样本比例
woe = ln(pos_ratio_1d /neg_r
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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