## Python四格表卡方检验科普
### 1. 什么是卡方检验？
卡方检验是一种用于确定两个分类变量之间是否存在相关性的统计方法。它基于比较观察到的频数与预期频数之间的差异来判断两个变量之间的关系是否显著。在实际应用中，我们通常会使用卡方检验来判断两个分类变量之间是否独立。
### 2. Python中的卡方检验
在Python中，我们可以使用`scipy`库中的`chi2_conti
原创
2024-03-25 06:51:45
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考试结束了，仙友们估计都精疲力竭了，开启了短暂的休息时间。回忆备考时各路修仙大队、小分队长期不懈的并肩作战、互相督促、学习和努力，那种感觉真是美好，前进的路上，你不是在孤军奋战。本来想着考完试后，临幸下四公主狂打一个月游戏，彻底舒缓一下那持续8个月压在心口上的那口气，后来发现硬核游戏好难打，被BOSS疯狂教做人后气不打一处来，还是乖乖看书吧，把今年学习的内容趁热打铁总结完成，给2020年画下一个句
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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流程图：
```mermaid
flowchart TD;
Start(开始) --> Step1(导入模块);
Step1 --> Step2(定义并初始化字符串);
Step2 --> Step3(输出原始字符串);
Step3 --> Step4(添加空格);
Step4 --> Step5(输出修改后的字符串);
Step5 --> End
原创
2023-11-30 05:52:27
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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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(8.4列联表独立性分析案例* 郑平正 制作 8.4列联表独立性分析案例 高二数学 选修2-3 第三章 统计案例 莆田二中高二1班 怎样描述实际观测值与估计值的差异呢？ 统计学中采用 即 独立性检验 第一步：H0： 假设吸烟和患病之间没有关系 通过数据和图表分析，得到结论是：吸烟与患病有关 结论的可靠程度如何？ 患病 不患病 总计 吸烟 a b a+b 不吸烟 c d c+d 总计 a+c b+d
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2024-08-21 10:45:44
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1、引入在医学统计中，计数资料是非常常见的，比如(患病、未患病)，(男、女)，(有效、无效)等等，这类资料通常会被整理成列联表的形式，我们平常接触到的列联表多数都是二维的(R×C列联表)。根据变量是否有序，又分为单向有序、双向有序属性相同、双向有序属性不同列联表，不同的列联表所用统计方法是不一样的。在后续定性资料统计推断中我们会一一介绍其操作步骤，这节先通过一个例子看一下简单的2×2列联表的卡方检
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2023-11-06 13:31:23
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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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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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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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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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卡方分析用于比较不同组之间的构成比，它的零假设是假定各组之间的构成是相同的，计算出理论每组的理论构成比，再计算理论值与实际值的差别，如果差别大的话，就拒绝零假设。它的扩展分析方法有Fisher精确分析，Ridit分析，CMH分析。与卡方分析有关的数据形式主要有四格表检验，无序RC表的卡方检测，单向有序表的卡方检验，双向有序表的卡方检测。 卡方分布是一种
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2023-12-12 11:28:38
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行列联表卡方检验。这个检验在统计分析中非常常见，特别是当我们需要检查两个分类变量之间的独立性时。以下是这个过程的详细步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成和进阶指南。
## 环境配置
为了顺利进行卡方检验，我们首先需要确保我们的环境已经设置妥当。以下是必要的安装步骤：
1. 确保你已经安装了 Python（版本建议 3
# Python 列联表卡方检验
## 导言
在统计学中，卡方检验（Chi-Square Test）是一种用于确定两个分类变量之间是否存在相关性的统计方法。它基于观察到的频数与期望的频数之间的差异，来评估两个分类变量之间的关系的显著性。
在Python中，可以使用`scipy`库中的`chi2_contingency`函数进行列联表的卡方检验。
本文将介绍什么是列联表卡方检验，为什么需要进
原创
2023-09-16 19:29:08
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在列联表中，二维表是最基础的一类表，在二维表中，四格表是最基础的一类表。 四格表的基本形式在《经典比较篇之十一：小样本的比率比较怎么做？》中已经介绍，这里在把表贴出来。 下面针对表格数据的各种不同形式来介绍相应的分析方法。基本四格表的分析方法1.正态近似 基本四格表其实是两个比率(就是上表的最后一列)的比较，当比率满足条件np和n(1-p)均大于5时，可以采用正态近似来分析。这个大家都很熟
列联表分析什么是列联表分析?列联表分析也叫作交叉分组下的频数分析，用来分析变量间的相互影响和关系 列联表分析的基本任务编制交叉列联表在交叉列联表的基础上，对两变量间是否存在一定的相关性进行分析列联表的卡方检验1.提出原假设（H0）列联表分析中卡方检验的原假设是：行变量与列变量独立2.计算检验统计量列联表分析中卡方检验的检验统计量是Pearson卡方统计量，其数学定义为： &nb
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2023-08-04 10:16:01
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