场景在规则制定时，面对连续型变量，往往需要选取一个阈值，用以界定好坏客户，比如：这个10 就是我们需要事先给定的一个值，那是根据什么来定10，而不是9,8,11,15等其他值。 原理假定目前已经有一定的样本数据： 根据“3个月多头数”、“是否坏客户”整理后如下：现在我们可以设定一个值k∈(0,n)，k为整数，将3个月多头数分成2个部分[0,k)和[k,n]。因此上表可以转换成2
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2024-01-17 10:51:18
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特征处理完成之后，用sklearn中的SelectKBest方法选择最佳特征：from sklearn.feature_selection import SelectKBest0 什么是卡方检验卡方检验主要用于分类变量之间的独立性检验，换言之，就是检验两个变量之间有没有关系。例如，研究学历对收入的影响是否显著性；男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别；不同的治疗方法是否有明显效果。基本思想是根据样
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2023-08-09 14:29:25
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统计里面的卡方检验卡方检验主要是用来进行 分类变量（离散变量）的关联性、相关性分析，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。在统计学里面最经典就是四方格检验，下面列举一个例子，让大家对卡方检验有一个真实的认识： 现在我们有一些样本，每个人是否喝牛奶，以及是否感冒，形式如下（只截图了一部分），现在我们想知道，是否喝牛奶 对 是否感冒有影响，根据我们的常识判断，喝牛奶可以增强
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2023-08-04 13:47:06
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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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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
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2023-09-22 09:06:42
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1. 信息包含量指标首先，最为通用、且往往用于特征筛选的第一步的特征有效性评估指标，就是特征的信息包含量指标。很明显，且不论所包含信息是否有效，如果特征本身包含信息有限甚至是根本就不包含任何有效信息，则需要在特征筛选的第一个环节就被快速的剔除，以提升后续进行特征有效性识别与筛选的效率。而对于特征所包含信息量的识别也并不复杂，我们可以通过两个指标的计算来进行判断，其一是特征的缺失值所占比例，其二是单
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2024-07-26 09:58:42
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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
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2023-10-23 19:45:47
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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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# R语言批量卡方检验
卡方检验（Chi-squared test）是一种用于检验分类数据的统计方法，它可以用来判断两个分类变量之间是否存在相关性。在R语言中，我们可以使用`chisq.test()`函数进行单个卡方检验。但是在实际应用中，我们有时需要对多个分类变量进行批量卡方检验，这时就需要编写循环或使用apply函数来实现。
下面将介绍如何使用R语言对多个分类变量进行批量卡方检验，以及如何
原创
2024-07-10 04:38:13
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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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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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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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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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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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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
原创
2023-01-10 11:19:47
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# 卡方检验 Python实现
## 1. 概述
卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个分类变量之间的关联性。在Python中，可以使用`scipy`库中的`chi2_contingency`函数来实现卡方检验。
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
graph LR
A[导入库] --> B[加载数据]
B --> C[进行卡方检验]
C --> D[结果解读]
```
原创
2023-10-07 03:42:46
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1、卡方检验理论1.1、 简介总体的分布函数完全未知或只知形式、但不知其参数的情况，为了推断总体的某些未知特性，提出某些关于总体的假设。我们要根据样本对所提出的假设作出是接受，还是拒绝的决策。假设检验是作出这一决策的过程。卡方检验即是假设检验的一种。1.2、卡方检验基本思想首先假设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
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2023-10-01 21:36:09
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