卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法，它的零假设H0是：观察频数与期望频数没有差别。该检验的基本思想是：首先假设H0成立，基于此前提计算出χ2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。如果P值很小（一般认为是小于5%），说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝零假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不
# Python卡方特征检测
卡方特征检测是一种常用的统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在相关性。在机器学习中，我们可以使用卡方特征检测来选择与目标变量相关的特征。本文将介绍卡方特征检测的原理、应用场景以及如何在Python中使用。
## 1. 卡方特征检测的原理
卡方特征检测是通过计算观察值与期望值之间的差异来确定两个分类变量之间的相关性。在进行卡方特征检测之前，我们需要建立一个假设
原创
2023-09-10 08:00:26
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# R语言中的卡方检验及其应用
在统计学中，卡方检验是一种用于检验两个分类变量之间关联性的统计方法。它主要用于检验观察到的频数与理论上预期的频数之间的差异是否显著。本文将以R语言为例，介绍如何进行卡方检验，并提供相应的代码示例。
## 卡方检验的基础知识
卡方检验通常分为两类：一是用于检验样本数据是否符合特定分布的适合度检验，二是用于检验分类变量之间的独立性。卡方统计量的计算公式为：
\[
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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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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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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# 卡方分箱 Python 代码实现
## 1. 整体流程
下面是实现卡方分箱的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 卡方分箱 |
| 4 | 检验分箱结果 |
| 5 | 分箱后的数据转换 |
接下来，我将逐步介绍每个步骤所需要做的事情以及相应的代码。
## 2. 数据准备
在进行卡方分箱
原创
2023-10-11 09:46:40
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上期，我们通过文章实例主要讲解了方差分析，本次我们将以2019年发表在《Journal of Cataract &Refractive Surgery》上的 “Visual and refractive outcomes,spectacle independence, and visual disturbances after cataract or refractivelens
卡方检验的结果怎么计算？
原创
2024-09-11 10:38:37
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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
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
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2023-12-01 22:08:06
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自由度为n-1的t分布 的平方等于自由度(1，n-1)F分布。自由度为m-1的卡方/n-m-1的卡方分布为(m-1，n-m-1)daoF分布。实际上32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333433636131t分布就是 自由度 1的卡方/自由度为n-1的卡方分布。恩就是这样了，想象t检验的平方不就是( x平均-总体平均u)^2/标准误^2。标
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2023-12-22 21:10:45
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分布通过检验统计量来比较期望结果和实际结果之间的差别，然后得出观察结果发生的概率。其中O代表观察值，E代表期望值。这个检验统计量提供了一种期望值与观察值之间差异的度量办法。最后反映在数值的大小上。那么，当大到什么程度，差异才算显著呢？这要根据自由度，设定的显著性水平查找分布表来判定。对于卡方分布的具体使用，我认为其有三要素：一个公式，一张分布表，一张概率密度图。下左图中n代表自由度，纵轴为概率值，
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2023-08-06 19:24:16
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参考此
原创
2022-07-18 14:57:58
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# 卡方检验与Python实现
卡方检验（Chi-square test）是一种用于检验观测频数与理论频数之间差异是否显著的统计方法。它常用于社会科学、医学、市场研究等领域，以判断分类变量之间是否独立。这篇文章将介绍卡方检验的基本概念、应用场景以及如何用Python实现。
## 一、卡方检验的基本概念
卡方检验的基本原理是通过计算卡方统计量，来判断样本数据与预期理论分布之间的差异是否显著。卡
原创
2024-09-23 03:16:34
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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
卡方检验 Chi-Squarethe chi-square test measures dependence between stochasticvariables, so using this function “weeds out” the features that are themost likely to be independent of class and therefore irr
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2024-04-19 19:34:57
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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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