《用十年学编程》(Teach Yourself Programming in Ten Years by Peter Norvig) 里说学习编程的最好方法就是实践，以任务为导向的学习往往更为高效。本文就是这样一个笔记，算不上教程，只不过是菜鸟在记录自己的脚步。如果你恰好不知道怎么做卡方分析，不妨来看一看。什么是卡方分析卡方分析有两个常见的应用——适合度分析和独立性分析。这个笔记着重于适合度分析。从
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2023-12-08 12:59:46
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# 机器学习中的卡方校验
在机器学习和统计学中，卡方（Chi-Squared）检验是一种用于判断观察数据与预期数据之间是否存在显著差异的统计方法。卡方检验主要用于分类变量的相关性分析，常见于决策树、特征选择等机器学习任务中。
## 卡方检验的基本概念
卡方检验的核心目的是比较观察频数（实际数据）与期望频数（假设模型下的理论数据）之间的差异。通常我们可以使用以下公式计算卡方统计量：
\[ \
科普文章：AB实验和Java实验卡方校验
# 引言
在软件开发领域，AB测试是一项常用的实验设计方法，用于比较两个或多个版本的软件或功能的效果。而在进行AB测试时，Java实验卡方校验是一种常用的统计方法，用于确定两个版本之间是否存在显著差异。本文将介绍AB实验的概念、AB测试的流程以及Java实验卡方校验的原理和实现。
# AB实验
## 什么是AB实验？
AB实验（A/B testing）
原创
2023-09-13 09:56:17
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1.卡方检验概念1）卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，由卡尔·皮尔逊提出。（1）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。（2）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。（3）卡方值描述两个事件的独立性或者描述实际观察值与期望值的偏离程度。卡方值越大，表名实际观察值与期望值偏离越大，也说明两个事件的相互独立
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2023-07-21 22:11:36
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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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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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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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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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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
# Java 卡方检验的应用
卡方检验是一种统计方法，主要用于检验观察到的频率与理论频率之间的偏差是否显著。在实际应用中，它广泛用于心理学、市场调研等领域，以判断不同变量之间是否存在相关性。
## 什么是卡方检验？
卡方检验主要有两种形式：适合度检验和独立性检验。适合度检验用于评价观察数据是否符合预期的数据分布，而独立性检验用于判断两个分类变量是否独立。
### 卡方检验公式
卡方检验的
## 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：
