卡方分布主要有两个作用其中一个是检验拟合优度，另外一个作用是检验变量之间的相关性拟合优度检验依据总体分布状况，计算出分类变量中各类别的期望频数，与分布的观察频数进行对比，判断期望频数与观察频数是否有显著差异，从而达到从分类变量进行分析的目的。如何观察显著差异呢? 用卡方分布进行检验为单尾检验，右尾被作为拒绝域。则通过查看检验统计量是否位于右尾的拒绝域以内，可以通过期望分布得到的结果的可能性来判断显
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2024-01-08 15:08:27
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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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本文来自于noise论文查阅期间的相关随想与资料，对部分知识的温故知新吧；卡方检验来自于前一段时间对医学统计知识的学习，不得不说医学统计也是很有科学性的研究。1、泊松分布与高斯分布Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一
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2024-01-12 14:08:36
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卡方检验在统计分析阶段的假设检验中提及到了卡方检验，是针对总体方差的检验卡方检验的主要用途两个率或两个构成比比较的卡方检验多个率或多个构成比比价的卡方检验分类资料的相关分析卡方检验的基本原理H0：观察频数与期望频数没有差别 其原理为考察基于H0的理论频数分布和实际频数分布间的差异大小，据此求出相应的P值。卡方统计量的理解：当观察频数与期望频数完全一致时，卡方值为0观察频数与期望频数越接近，两者之间
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2023-11-12 15:47:52
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卡方检验是一种用途广泛的假设检验方法，它属于非参数检验方法。用于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。思想是比较理论频数和实际频数的吻合程度。设 $X_1, X_2, dots ,X_n$ 是来自总体$N(0,1)$的样本,则称统计量$$mathcal X^2=X_1^2 + X_2^2+ dots +X_n^2$$服从自由度为$n$的$chi^2$分布,记为$math
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2023-11-15 06:49:24
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卡方检验（chi square test）能够是一种假设性检验的方法，它能够检验两个分类变量之间是否是独立无关的。它通过观察实际值和理论值的偏差来确定原假设是否成立，它按照以下步骤来检验两个分类变量是否是独立的。无关性假设假如，有了一些新闻文章，这些新闻的文章已经标好了类别，所以可以得到以下统计的信息。通过下面的表格的第一行和第二行可以得出，文章的内容是否包含“篮球”的确对文章是否是体育类别的有统
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2024-01-24 11:32:54
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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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# Python泊松分布卡方检验
泊松分布是一种描述某个时间段内随机事件发生次数的概率分布。在统计学中，泊松分布经常被用于描述单位时间内事件发生的次数，例如一天内接到的电话数量、一小时内到达的车辆数量等。
卡方检验是一种用于检验观测频数与期望频数之间是否存在显著差异的统计方法。在泊松分布中，我们可以使用卡方检验来检验观测数据是否符合泊松分布的假设。
## 泊松分布的定义
泊松分布的概率质量
原创
2024-03-20 04:56:45
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一、卡方分布1. 定义设 X1..Xn是服从标准正态分布的随机变量，则称统计量 服从自由度为n的卡方分布（标准正态分布随机变量的平方和），记为，其中v称为自由度。卡方分布期望和方差： 。 2. 外形（取决于自由度）3. 统计量计算, 为实际频数，为期望频数。 4. 分布的两个主要用途分布主要用于检查实际
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2020-05-16 15:42:00
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前天在看书的时候第一次看到了列联表卡方检验，觉得这个东西不难又相对容易实现，刚好知乎上有个老哥的文章是用R来实现卡方检验，于是借用他的数据，我在spyder上面实现了。这是一份手游数据，里面是某手游2013年8-9月的用户登录数据以及用户数据库数据。这是为了查看到底是什么因素使得8-9月的登录次数骤减。为了看到底是什么因素会影响，首先会想到方差分析、相关性矩阵，还有卡方检验。首先卡方检验是针对自变
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2024-03-12 14:49:32
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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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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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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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概述What for？主要用在某个变量(或特征)值是不是和应变量有显著关系，换种说法就是看某个变量是否独立\(X^2=\sum{\frac{(observed-expected)^2}{expected}}\)
observed表示观测值,expected为理论值，可以看出,理论值与观测值差别越大,\(X^2\)越大Contingency table(联连表)介绍卡方检验之前，需要先介绍下联连表,
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2023-05-23 15:10:50
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卡方检验，或称x2检验。无关性假设： 假设我们有一堆新闻或者评论，需要判断内容中包含某个词（比如6得很）是否与该条新闻的情感归属（比如正向）是否有关，我们只需要简单统计就可以获得这样的一个四格表：组别 属于正向 不属于正向 合计
不包含6得很 19 24 43
包含6得很 34 10 44
合计 53 34 87通过这个四格表我们得到的第一个信息是：内容是否包含某
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2023-08-18 09:00:05
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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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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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卡方检验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。卡方检验的用途：1、检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布相一致。例如是否符合正态分布，均匀分布，Poisson分布
2、检验某个分类变量的各类的概率是否等于指定概率
3、检验
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2023-06-16 15:05:48
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数理统计———关于p值的看法与理解问题背景相关知识p值的产生过程对于p值及$\alpha$值的一些考虑p值的计算p值的缺点及前世今生 问题背景p值是数理统计假设检验中的一个重要概念，它的优点在于做检验(卡方检验，F检验，t检验，U检验)时不用事先确定显著性水平，我们知道显著性水平是接受或拒绝原假设的“态度坚决”的一个指标。一般的选择有0.1，0.05，0.01，事实上我们有无数个选择，但这显然也
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2023-12-15 05:42:10
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