参考此
原创
2022-07-18 14:57:58
330阅读
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
转载
2023-12-01 22:08:06
72阅读
《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
转载
2023-12-08 12:59:46
31阅读
在数据分析与统计中，卡方检验是一个常用的方法，主要用于判断观察到的数据分布是否与预期的分布相符。在这篇博文中，我将详细介绍如何在 Python 中计算卡方值，以及整个过程中的相关知识点。
### 背景描述
在进行假设检验时，我们通常需要对数据集进行卡方检验，以评估分类变量之间的关系。这个问题涉及以下几个步骤：
1. **数据准备**：收集并整理数据。
2. **卡方检验公式**：计算卡方值。
# Python计算卡方值
卡方（Chi-squared）检验是一种统计方法，主要用于判断观测数据与期望数据之间的差异是否显著。它在假设检验、独立性检验以及数据适合度检验中广泛应用。本文将介绍如何使用Python进行卡方值的计算，并提供相关的代码示例。
## 什么是卡方检验？
卡方检验的目的是评估观测数据（frequency）与期望数据（expected frequency）之间的差异。如果
## Python中卡方值计算chidist的科普
卡方检验是一种常用的统计方法，用于判断两个变量之间是否存在相关性或者独立性。在Python中，可以使用`scipy`库中的`stats`模块来进行卡方检验，并计算卡方值。卡方分布是一种概率分布，可以通过卡方值来计算其对应的概率。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python计算卡方值，并通过`chidist`函数计算对应的概率。
### 卡方检
原创
2024-06-27 06:20:07
46阅读
## Python计算卡方值
卡方检验是一种统计方法，用于检验观察数据与理论预期之间的差异是否显著。卡方检验通常用于定性数据，特别是在流行病学、社会科学以及市场研究等领域。卡方值（Chi-square）是通过比较观察频数和期望频数得出的一个统计量。本文将介绍如何在Python中计算卡方值，并通过实例演示其使用方法。
### 1. 卡方值的基本概念
卡方值的计算公式如下：
\[ \chi^2
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。卡方检
转载
2023-10-09 23:28:11
101阅读
卡方检验笔记18：SPSS交叉表卡方与非参数卡方检验有何区别？卡方检验，最透彻直接的概念是验证观测频数与理论频数的吻合程度。SPSS统计软件有两个菜单可以完成“卡方检验”，第一处是交叉表卡方，第二处是非参数卡方，大家注意啊，他们是有区别的，各自执行不同的任务。具体来说，卡方检验常用的功能有两种，第一种是独立性检验，在SPSS中由【描述统计-交叉表】菜单中的【卡方】参数选项实现，用于考察列联表中行变
1. 卡方检验卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：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较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全
转载
2024-01-10 22:18:11
92阅读
# Python中的卡方检验：探索数据之间的关系
在数据分析和统计学中，“卡方检验”是一种常用的假设检验方法，主要用于检验分类变量之间的关系。随着Python的广泛应用，尤其是在数据科学领域，了解如何在Python中实现卡方检验变得尤为重要。
## 什么是卡方检验？
卡方检验是用来检验观察到的频数与理论期望频数是否存在显著差异的一种方法。它主要有两种形式：
1. 独立性检验：用于检验两个分
# Python卡方值
![classDiagram](
## 1. 介绍
卡方值（Chi-Square Value）是一种统计方法，用于判断两个分类变量之间的关联性。在机器学习中，卡方值经常用于特征选择，衡量特征与目标变量之间的相关性。Python提供了`scipy`库中的`stats`模块，可以方便地计算卡方值。
## 2. 卡方值的计算公式
对于一个二维列联表（Contingenc
原创
2023-09-07 09:06:04
247阅读
在数据科学与统计分析中，计算卡方（Chi-Square）值是一项常见的需求。卡方检验用于判断观察频数与理论频数之间的差异是否显著。在这篇博文中，我们将详细介绍如何在 Python 中计算卡方，并逐步带你完成从环境准备到实际应用的整个过程。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境准备好，包括所需的库和工具。以下是我们推荐的环境配置：
| 软件/库 | 版本
分布（卡方分布）
在概率论中，我们用“
”这个式子来定义卡方分布，可见卡方分布是特殊的伽玛分布。在数理统计中，我们给出卡方分布的构造定义：
若
独立同分布于
，则
，记
服从自由度为
的卡方分布。卡方分布是只取非负值的偏态分布，且：
这里给出自由度不同
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
转载
2024-08-27 14:40:08
108阅读
统计学，风控建模经常遇到卡方分箱算法ChiMerge。卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心，让分箱具有统计学意义（单调性）。卡方分箱在生物医药领域可以比较两种药物或两组病人是否具有显著区别。但很多建模人员搞不清楚卡方分箱原理。先给大家介绍一下经常被提到的卡方分布和卡方检验是什么。分类变量检验方法 卡方分布绘图 如果多个符合正态分布
转载
2023-11-08 18:08:04
52阅读
# Python卡方检验计算不同分布的卡方值
## 概述
在统计学中，卡方检验用于检验观察数据与理论推断之间的差异性。卡方检验可以用于比较两个或多个分类变量之间的分布是否相同。在Python中，我们可以使用`scipy.stats`模块中的函数来进行卡方检验的计算。
## 流程
下面是计算不同分布的卡方值的基本流程：
|步骤|描述|
|---|---|
|1|导入所需的库|
|2|准备数据|
原创
2023-08-03 18:43:22
404阅读
1.关于特征选择简单来说，特征选择就是在你使用机器学习算法之前，通过相关处理来选择与你的预测变量或者输出结果，最有用或最相关的那些特征。它是特征工程的一部分，在机器学习中，我们通常会面临非常多的特征变量，几十个甚至上百个。对于这些特征，一方面全部纳入机器学习算法中会导致计算机开销很大，影响训练效率，另一方面，部分特征并不与预测变量有太大相关，纳入算法中反而会降低模型的准确性，特别是在线性回归、逻辑
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
转载
2023-09-13 18:01:53
150阅读
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
转载
2023-08-17 17:07:03
41阅读
