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
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
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2024-01-10 22:18:11
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很多期刊论文中会有下图这样的表格，可以看出是对定类数据做了卡方检验，但很多刚接触统计分析的人会疑惑为什么会一张表中有这么多卡方值和P值？而自己做的卡方检验怎么只得到了一个卡方值和P值?来源：网络 像上图这样的表格，其中之所以有多个卡方值和P值，通常有两种情况，一种是因为做了多次卡方检验，所以得到了多个卡方值和P值，另外一种是做了多次卡方拟合优度检验，得到了多个卡方值和P值。这里分享用SPSSAU为
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2023-11-29 16:27:05
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# Python卡方值
 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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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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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
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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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
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2023-10-09 23:28:11
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卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法，它的无效假设H0是：观察频数与期望频数没有差别。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。如果当前统计量大于P值，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝无效假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不能拒绝无效假设，尚不能认为样本所代表
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2023-12-15 09:30:34
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参考此
原创
2022-07-18 14:57:58
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## 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
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## 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
这一个部分都将只涉及到选择特征的某个子集的方法，将高纬度的特征空间映射到低维度空间的方法（如PCA）都不会涉及到。 一. 单变量 优点：运算速度快，独立于分类器 缺点：忽略的特征之间的联系，忽略了与分类器的联系（在训练模型的时候不能调参来提高性能） 1. 卡方检验 &
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
前言【1.卡方检验的简单原理和前提条件】【2.卡方检验的数据实例】【3.卡方检验代码以及残差分析】关于“参数检验”和“非参数检验”的不同，请参考以下文章。【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学1.卡方检验的简单原理和前提条件 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
<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
