卡方检验(Chi-square

sklearn做单机特征工程

区间缩放法2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换2.6回顾3特征选择3.1Filter3.1.1方差选择法3.1.2相关系数法3.1.3卡方检验
Yaphat·2020-07-15 19:12

特征选择 卡方检验

转自：https://my.oschina.net/u/1779843/blog/889694卡方检验（chisquaretest）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
Ritter_Liu·2020-07-15 15:18

x2检验（chi-square test）/ 卡方检验

x2检验（chi-squaretest）或称卡方检验，是一种用途较广的假设检验方法。可以分为成组比较（不配对资料）和个别比较（配对，或同一对象两种处理的比较）两类。
zoubin1025·2020-07-15 13:14

卡方检验

2017/12/28转载自https://www.cnblogs.com/liyongzhao/articles/3369117.html网上的一些简单的卡方检验的东西，都是使用了四标格方式来进行举例。
VChao·2020-07-14 14:31

统计基础4-常见概率分布与假设检验

分布伯努利分布二项分布-BinomialDistribution离散均匀分布泊松分布常见连续分布均匀分布指数分布正态分布分布分布分布假设检验p-value样本均值样本方差置信区间第一类错误第二类错误t检验卡方检验全局设置文章组织方式为代码与可视化的方式展开
百分号·2020-07-14 08:13

使用sklearn做单机特征工程

区间缩放法2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换2.6回顾3特征选择3.1Filter3.1.1方差选择法3.1.2相关系数法3.1.3卡方检验
bestlinjiayin·2020-07-13 03:20

用python做时间序列预测八：Granger causality test(格兰杰因果检验)

Grangercausalitytest的思想如果使用时间序列X和Y的历史值来预测Y的当前值，比仅通过Y的历史值来预测Y的当前值得到的误差更小，并且通过了F检验，卡方检验，则X对Y的预测是有一定帮助的。
程序员一一涤生·2020-07-13 02:34

卡方选择（chi-square）能用到logistic regression当中么？（二）

继续前一篇写。4.实验准备和结果采用前面Logisticregression中的LROneproject和LRTwoproject，都是二值（0-1）分类，分别对应了二值输入和实值输入。简单把卡方值低的特征值置为零来去除该特征，代码参考《动手实现LogisticRegression（c++）_测试_再次》中的代码。实验结果，简单来说，发现效果并没有提升。相对直接去除绝对值小的权重对应的特征，如（一
xceman1997·2020-07-12 16:20

如何检验离散变量是否相关样例和代码（Chi-square Test 切比雪夫检验）

在做实验设计（研究变量对实验结果的影响）和机器学习领域的研究中都会遇到一个普遍的问题，如何确定两个变量之间是否存在关联，关于连续变量的相关性[1]，大家应该都比较熟悉，这里将介绍如何通过统计学的方法中的切比雪夫检验（Chi-squareTest）来验证两个离散变量是否相互独立(independent)并附上简单例子和样例代码切比雪夫校验切比雪夫检验的基本思想[2]，通过假设检验的方式对两个离散变量
weixin_39195527·2020-07-12 10:17

【数据建模 特征分箱】特征分箱的方法

它依赖于卡方检验:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。基本思想:对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。
开心果汁·2020-07-12 03:11

特征工程

区间缩放法2.1.3标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换2.6回顾3特征选择3.1Filter3.1.1方差选择法3.1.2相关系数法3.1.3卡方检验
暮雪成冰·2020-07-12 03:34

R语言 卡方检验

卡方检验是一种确定两个分类变量之间是否存在显着相关性的统计方法。这两个变量应该来自相同的人口，他们应该是类似-是/否，男/女，红/绿等。
KopWelkin·2020-07-11 18:53

Kaggle竞赛：San Francisco Crime Classification（旧金山犯罪分类） 参赛心得

列进行编号三、特征分析3.1按‘year’和‘month’类型统计3.2按‘DayOfWeek’和‘hour’类型统计3.3Address列3.4经度X和纬度Y四、特征选择4.1基于单因素变量特征选择（1）卡方检验
陈宸-研究僧·2020-07-11 17:06

卡方分布（Chi-squared Distribution）

卡方分布经常用于我们常见的卡方检验中。卡方检验一方面可以用来衡量观测分布和理论分布之间的拟合程度，另一方面也可以测量定性数据两个分类标准间的独立性。事实上，卡方检验还有很多其它的作用。
huangjx36·2020-07-11 07:26

统计学_显著性检验综述

显著性检验概述关于统计的一些问题关于独立关于自由度参数检验与非参数检验概述联系与区别优缺点非参数适用情况参数检验正态总体均值的假设检验正态总体方差的假设检验二项分布总体的假设实验非参数检验单样本非参数检验卡方检验适配度检验列联表独立性检验双样本分布关系
Young_Gy·2020-07-11 00:18

python levene检验、T检验、卡方检验、F检验

#-*-coding:UTF-8-*-importscipy.ioassioimportnumpyasnpfromscipyimportstatsfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2fromsklearn.feature_selection.univariate_s
15868720119·2020-07-10 15:07

假设检验之z-检验，t-检验，卡方检验

假设检验：什么是假设：对总体参数（均值，比例等）的具体数值所作的陈述。比如，我认为新的配方的药效要比原来的更好。什么是假设检验：先对总体的参数提出某种假设，然后利用样本的信息判断假设是否成立的过程。比如，上面的假设我是要接受还是拒绝呢。假设检验的应用：推广新的教育方案后，教学效果是否有所提高醉驾判定为刑事犯罪后是否会使得交通事故减少男生和女生在选文理科时是否存在性别因素影响假设检验的基本思想：显著
tianguiyuyu·2020-07-08 07:14

便于理解假设检验的好例子

其实，我们常见的t检验、卡方检验、单因素方差分析、非参数检验等等都属于假设检验。为了更好的解释小伙伴们对假设检验的疑惑，小编的一袋豆子要登场了。
quzihen·2020-07-08 03:04

非参数统计分析

实验内容及要求利用观测数据计算总体分位数、对称中心和位置差的点估计，区间估计；利用R软件自带程序或自编程序完成中位数的符号检验，两总体比较的Wilcoxon秩和检验和K-S检验，独立性与随机性的卡方检验和
c可·2020-07-08 00:15

20应用统计考研复试要点(part26)--简答题

检验方法：总体分布的卡方检验、单样本位
安财小山羊·2020-07-07 16:00

20应用统计考研复试要点(part25)--简答题

假设检验的方法：z检验、t检验、F检验、卡方检验判别分析的目的，说出几种判别分析的方法按照一定的判
安财小山羊·2020-07-07 16:00

ABtest与Python代码

而分析，评估测试结果的方法是使用统计学中的假设检验，假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。下面将基于Z检验介绍A/B测试。AB测试步骤确定要进行
池边的树·2020-07-06 06:10

特征选择——互信息量

衡量单变量的相关性指标有很多，比如Pearson相关系数、Pearson卡方检验、Fisher得分、互信息等。目录信息量信息熵条件熵互信息量用于特征选择(
朱聪明着呢～·2020-07-06 05:42

R统计计算--差异性检验

假设检验差异性检验:t检验、秩和检验（如wilcox检验）、Kolmogorov-Smirnov检验组间差异检验：方差分析、Fisher检验、卡方检验相关性分析：相关性检验（pearson、spearman
晏九·2020-07-06 04:37

opencv学习笔记（二十六）直方图比较

（2）Chi-Square卡方比较（CV_COMP_CHI
Jmlly·2020-07-06 03:10

sklearn

文章目录数据预处理缺失值无量纲化标准化归一化正则化对比处理连续型变量：二值化与分段处理离散型变量：独热编码与哑变量生成多项式特征特征选择Filter过滤法方差选择法卡方检验/卡方过滤F检验互信息法总结Embedded
夏革·2020-07-05 16:43

opencv学习-imgprocess-直方图比较compareHist

opencv中的compareHist函数是用来计算两个直方图相似度，计算的度量方法有4个，分别为Correlation(CV_COMP_CORREL)相关性，Chi-Square(CV_COMP_CHISQR
siliang13·2020-07-05 12:14

数理统计之假设检验专题

P值和做出推断结论2均值的比较：t检验2.1t检验类型2.1.1单体检验2.1.2配对双体检验2.1.3非配对双体检验2.2t检验例子2.2.1样本与总体均数的比较2.2.2配对设计定量资料的t检验3卡方检验
千瞱·2020-07-05 03:33

opencv::直方图比较

Correlation相关性比较Chi-Square卡方比较Intersection十字交叉性Bhattacharyyadistance巴氏距离直方图比较方法-相关性计算(CV_COMP_CORREL)
dianyun7150·2020-07-04 14:19

卡方独立性检验|卡方拟合性检验

目录1.独立性检验2.卡方拟合性检验3.自定义卡方检验4.P值是什么5.原假设/备择假设1.独立性检验“独立性检验”验证从两个变量抽出的配对观察值组是否互相独立（例如：每次都从A国和B国各抽一个人，看他们的反应是否与国籍无关
Lemon_ZL·2020-07-04 06:23

opencv之直方图比较图像相似度

Opencv提供的比较方法有四种：Correlation相关性比较Chi-Square卡方比较Intersection十字交叉性Bhattacharyyadistance巴氏距离（1）相关性计算(CV_COMP_CORREL
跑不了的你·2020-07-04 01:39

假设检验-U检验、T检验、卡方检验、F检验

一、假设检验假设检验是根据一定的假设条件，由样本推断总体的一种方法。假设检验的基本思想是小概率反证法思想，小概率思想认为小概率事件在一次试验中基本上不可能发生，在这个方法下，我们首先对总体作出一个假设，这个假设大概率会成立，如果在一次试验中，试验结果和原假设相背离，也就是小概率事件竟然发生了，那我们就有理由怀疑原假设的真实性，从而拒绝这一假设。二、假设检验的四种方法1、有关平均值参数u的假设检验根
J符离·2020-07-02 16:15

SAS统计初学1-卡方检验

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。
onemorepoint·2020-07-02 13:38

『统计学』第四部分：回归分析和卡方检验

『回归分析』『线性回归中的平方误差』如上图，线性回归的平方误差如下：SEline=(y1−(mx1+b))2+(y2−(mx2+b))2+...+(yn−(mxn+b))2SE_{line}=(y_1-(mx_1+b))^2+(y_2-(mx_2+b))^2+...+(y_n-(mx_n+b))^2SEline=(y1−(mx1+b))2+(y2−(mx2+b))2+...+(yn−(mxn+b)
简之·2020-07-02 13:53

spss交叉表分析 + SPSS卡方检验

spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。spss交叉表分析方法与步骤：1、在spss中打开数据，然后依次打开：analyze--descriptive--crosstabs，打开交叉表对话框2、将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样
myl1992·2020-07-02 13:50

python统计分析-卡方分析和方差分析

python统计分析-卡方分析和方差分析卡方检验卡方检验主要是检验两个分类变量之间的关系，主要检验是否相关，不能表示强弱。两个分类变量，其中有一个必须是二分类，不能都是多分类。
梁先森-python数据分析师进阶之路·2020-07-02 10:12

SPSS——非参数检验——Chi-square卡方检验

简介不需要对总体分布作任何事先的假设（如正态分布）从检验内容上说，也不是检验总体分布的某些参数，而是检验总体某些有关的性质，所以称为非参数检验前面进行的假设检验和方差分析，大都是在数据服从正态分布或近似地服从正态分布的条件下进行的。但是如果总体的分布未知，或对总体分布知之甚少的情况下,如何利用样本信息对总体分布形态做出推断?非参数检验-指推断过程不涉及总体分布中的参数场景未知分布型，或样本数太少(
会编程的大白熊·2020-07-02 09:43

方差分析 卡方检验 假设检验 Pandas

方差分析在研究一个（或多个）分类型自变量与一个数值型因变量之间的关系时，方差分析就是其中主要方法之一。如果在数据分析过程中，遇到的分类变量有多个，且每一分类变量对应的因变量的值形成的多个总体分布都服从于正态分布，并且各个总体的方差相等，那么比较各个总体均值是否一致的问题可以用方差分析来解决。表面上看，方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计分析方法，但本质上它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的
jpfjkslT·2020-07-02 07:51

卡方检验讲解

总第166篇/张俊红我们前面讲过方差分析，方差分析的应用场景是什么样子的呢？不记得同学可以翻回去看看。当我们要比较两组或者多组均值有没有显著性差异的时候，我们可以用方差分析。请注意，这里面我们提到是两组或者多组之间的均值比较时，我们用方差分析，想一下什么类型的数据可以求均值呢？是不是只有数值类型的数据才可以求均值。也就是所谓的连续型变量。那如果我们要比较两组或者多组之间的分类型变量之间是否有显著性
俊红的数据分析之路·2020-07-02 06:15

统计推断——假设检验——python代码实现偏差总和、卡方检验（骰子问题）

假设你经营一家赌场，怀疑一位顾客使用作弊骰子，也就是说这个骰子经过处理，更容易掷出其中一面。你抓住这位受怀疑的作弊者，没收了筛子，但是还必须证明这个骰子有问题，你将这个骰子掷了60次，得到如下结果：点数123456频数89195811你希望的结果是每个点数平均出现10次。在这个数据集中，3出现的次数较多，4较少，但是，这些差异是统计显著的吗？偏差总和为了检验这个假设，我们可以计算出每个值的预期频数
xia ge tou lia·2020-07-02 03:46

统计推断——正态性检验（图形方法、偏度和峰度、统计（拟合优度）检验）

而对泊松分析的比率比较则需要事先验证其分布，验证方法就是卡方检验。评价一元正态性的方法有大致分为以下几种：1、图形验证直方图经验累积概率图（CDF）QQ图2、偏度和峰度3、统
xia ge tou lia·2020-07-02 03:46

SPSS学习笔记——对应分析

【加权个案】用人数加权【分析】-【描述统计】-【交叉表格】将【统计】-卡方和相关性，【单元格】中的期望值选中从卡方检验结果表格可知，卡方检验的相伴概率p值为0.000，小于0.05，说明行变量和列变量不是相互独立的
不要大井小怪·2020-07-02 00:55

卡方分布、卡方独立性检验和拟合性检验理论及其python实现

如何实现卡方检验？那么请看这篇博客，将以通俗易懂的语言，全面的阐述卡方、卡方检验及其python实现。1.卡方分布1.1简介抽样分布有三大应用：T分布、卡方分布和$\Gamma$分布。
abc2680014752·2020-07-01 16:17

【通俗向】假设检验（三）：卡方检验和t检验

国际惯例，先看几个例子：假设抛硬币，抛了12次，出现正面为1，反面为0，如果出现正面的次数为10次，问这个硬币是否均匀？假设有一个正四面体，出现四个面的分别记为1,2,3,4；抛了120次，如果出现这四个面的次数为30,30,40,20的话，问这个四面体是否均匀？假设有一个灌铅的正四面体（赌博用），厂商声称其中出现4的概率为70%，其他三个面为10%，那么抛了120次，四个面的概率为（1,2,3,
Ryan_Yang_·2020-07-01 15:31

spss 卡方检验，Logistic回归方法

每天进步一点点案例：新生儿体重较低影响因素1:影响因素分析，求出哪些自变量对因变量发生概率有影响，并计算各自变量对因变量的比数比；2:作为判别分析方法，来估计各种自变量组合条件下因变量各类别的发生概率，从而对结局进行预测，该模型在结果上等价于判别分析；说明：低出生体重标准：新生儿体重0.05的几个变量是不显著的，如果直接剔除，walds检验不考虑其他因素的综合作用，当因素之间存在共线性时，结果不可
YmeBtc·2020-07-01 15:15

常见分布与假设检验

常见分布1、离散型分布1.1二项分布1.2泊松分布（描述某段时间内，事件具体发生的概率）2、连续型分布2.1均匀分布2.2正态分布2.3指数分布(描述事件的时间间隔的概率）二、假设检验1、正态检验2、卡方检验
遗忘了伤痛的少年·2020-07-01 11:49

文本分类学习 （四） 特征选择之卡方检验

于是这篇就对卡方检验做一个介绍。这是一个效果很好的特征提取方法。之前对卡方检验做过介绍：卡方检验是通过对特征进行打分然后排序，选择排名靠前的特征来表示文本。
Dacc123·2020-07-01 08:41

商业银行客户流失的影响因素分析——基于sas数据挖掘

2二、准备变量4（一）初步筛选变量41．根据数据质量筛选变量42．从用户生命周期分析客户流失的可能影响因素53．确定初选变量6（二）预测变量与目标变量的相关性71．分类变量的直方图检验72．分类变量的卡方检验
刘二笨·2020-07-01 06:51

用R语言建立logistic回归模型

用R语言建立logistic回归模型公式：fm0.05，所以两者还是有区别的；统计学知识（logistic回归用卡方检验）#logistics回归方程模型的系数展示coef(fit.reduced)#这个是以控制变量的形式
weixin_43408110·2020-07-01 06:42

16种常用的数据分析方法-列联分析

交叉列联表分为二维表与三维表两种，二维表交叉表可进行卡方检验，三维交叉表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表结构2*2列联表r*c列联表案例公司在4个不同的地区设有分公司，公
陪学·2020-07-01 06:22
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