卡方检验(Chi-square 第9页

离散化特征的方法

离散化除了一些计算方面等等好处，还可以引入非线性特性，模型会更稳定连续性变量转化成离散型变量大致有两类方法：（1）卡方检验方法；（2）信息增益方法；一：卡方检验（X2检验）方法1.1分裂方法1.2合并方法分裂方法

WX_Chen·2020-08-18 11:52

从赌色子到新冠肺炎，一文帮你弄懂什么是卡方分布？

作者：丁点helper来源：丁点帮你今天我们开始讲什么是卡方分布及卡方检验。第一个问题是，卡方为什么有平方？

CDA·数据分析师·2020-08-16 10:26

有序/无序分类变量的统计推断

有序分类变量的统计推断——非参数检验1.1非参数检验概述1.2两个配对样本的非参数检验1.3两个独立样本的非参数检验1.4多个独立样本的非参数检验1.5多个配对样本的非参数检验2无序分类变量的统计推断——卡方检验

今天你DEBUG了吗·2020-08-16 09:32

基于卡方分箱的评分卡建模

chi-squaredistribution,χ2-distribution：若k个独立的随机变量Z1,Z2,...,Zk满足标准正态分布N(0,1),则这k个随机变量的平方和：为服从自由度为k的卡方分布，记作：或者卡方检验

Hi_Shook·2020-08-16 09:30

卡方检验

卡方检验(Chi-squaretest/Chi-SquareGoodness-of-FitTest)什么是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。

氵冫丶·2020-08-16 08:05

ChiMerge 算法

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。

氵冫丶·2020-08-16 08:34

白话机器学习：假设检验(二)

文章目录t检验卡方检验Friedman检验Nemenyi后续检验偏差与方差之前的一篇关于假设检验的文章主要是针对一个学习算法的假设检验。

新兴IT民工·2020-08-16 07:55

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

499650021·2020-08-15 12:16

特征选择的基本方法概述

主要的方法有：Chi-squaredtest(卡方检验)informationgain(信息增益)，详细可见“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”correlationcoefficientscores

Reacubeth·2020-08-15 01:05

数据集成、数据变换、维度归约、属性子集选择

apple-nul·2020-08-15 00:02

随手写程序——分布拟合的卡方检验法

首先介绍一下scipyscipy是Python中使用最为广泛的科学计算工具包，再加上numpy和matplotlib，基本上可以处理大部分的计算和作图任务。scipy的子模块模块名功能scipy.cluster向量量化scipy.constants数学常量scipy.fftpack快速傅里叶变换scipy.integrate积分scipy.interpolate插值scipy.io数据输入输出sc

qdu5er·2020-08-14 18:01

北冰洋的喵·2020-08-13 21:13

使用gensim和sklearn搭建一个文本分类器（一）：流程概述

之前看的THUCTC的技术栈是使用tf-idf来进行文本向量化，使用卡方校验(chi-square)来降低向量维度，使用liblinear(采用线性核的svm)来进行分类。

multiangle·2020-08-13 20:38

SPSS篇—卡方检验

今天依旧跟大家分享一个在SPSS中使用率比较高的分析方法：卡方检验。在开始做分析之前，我们需要明白两件事情：卡方检验是什么？一般用来干什么？我们只有充分了解分析方法以后才能够正确的使用它。

小白数据营·2020-08-12 00:18

Spark中组件Mllib的学习20之假设检验-卡方检验

KeepLearningBigData·2020-08-11 16:41

SPSS各类检验、因素分析、分类方法

概念协变量：连续性的自变量检验方法1、两组数据显著差异分析：T检验（组内、组间2、两组定类数据差异性分析：卡方检验（另一个案例2：正常、早产儿是否与吸烟有关3、统计类别变量对数值变量的影响：方差分析（另一个检验不同机器对装填量是否有显著性影响

名字太简单就记不住·2020-08-11 14:00

OpenCV-图像处理（25、直方图比较）

Opencv提供的比较方法有四种：Correlation相关性比较-（计算结果范围为-1到1-1很不相关，1完全一样）Chi-Square卡方比较-（计算结果越接近0，两个直方图越相似）Intersection

Micheal超·2020-08-11 13:34

python 卡方检验原理及应用

卡方检验，或称x2检验。

6丁一的猫·2020-08-11 05:39

卡方检验和卡方分布

什么是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。

xiaocong1990·2020-08-11 01:00

Python自然语言处理nltk库中的一些重要的模块

语料库和词典的标准化接口——nltk.tokenize,nltk.stem————字符串处理——————分词，句子分解，提取主干——nltk.collocations————搭配探究——————t检验，卡方检验

Quanworld·2020-08-10 06:49

统计学基本知识（四）

一、卡方分布对分类数据进行分析的统计方法主要是利用卡方分布，也有许多教材将其称为卡方检验。卡方检验的应用主要表现在两个方面：拟合优度和独立性检验。列联表是进行独立性检验的重要工具。

qq_43609226·2020-08-08 20:39

机器学习：文本挖掘之特征选择

卡方检验值互信息信息增益主成分分析（不属于）-------------------------------------------------------------------------------

计科小白兔·2020-08-07 23:05

从读取数据数据预处理到卡方检验

fromodps.df.backendsimportpdfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest,chi2fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderdata=open(r'new.csv')#缓冲buffering（不缓冲0，缓冲指定大

小曦1024·2020-08-07 22:55

Logistic Regression中的显著性检验

蛐蛐蛐·2020-08-07 17:02

【数学与统计基础】常用统计检验方法的Python实现

一、简介介绍了8种常见的统计检验方法，包括方差分析、卡方检验、t检验等。首先简单回顾统计检验方法的作用、原假设、应用场景等，然后用Python实现并解读结果。

陈同学2020·2020-08-05 12:32

使用sklearn做特征工程

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

或许快要下雪了吧·2020-08-04 17:55

特征选择方法详解Part2-卡方检验、互信息(Mutual Information)

Content1.单变量分析1.1卡方检验1.1.1原理1.1.2使用示例1.2互信息（MutualInformation）1.2.1原理1.2.1.1互信息（MutualInformation）定义一定义二定义三

KK.J·2020-08-04 14:44

卡方分箱及代码实现

本文先从统计基础的卡方分布、卡方检验说起，之后再到卡方分箱的理解就比较容易，最后是利用Python如何实现卡方分箱。

胡桃夹子zy·2020-08-04 14:26

数据化运营算法及应用

比如，通过卡方检验发现某个特定类别群体在某个消费行为指标上具有显著性特征，这种显著性特征可以帮助我们进行目标市场的选择，寻找具有相似特征的潜在目标用户，

夏革·2020-08-04 02:21

对ctree（条件推断决策树）的个人理解

首先对因变量和单个自变量进行卡方检验，计算出因变量与所有自变量的卡方值，选择p值小于阈值（如0.05，一般小样本和中等样本都为0.05）的自变量进入模型，这时已经确定好那些自变量进入模型，下一步就是选择哪个

yaoqsm·2020-08-03 09:41

特征工程全过程

文章目录简介数据预处理无量纲化标准化区间缩放法标准化与归一化的区别对定量特征二值化对定性特征哑编码缺失值计算数据变换回顾特征选择Filter方差选择法相关系数法卡方检验互信息法Wrapper递归特征消除法

weixin_jumery·2020-08-03 08:05

非参数假设性检验 Wilcoxon秩和检验 matlab

我们统计课学过的卡方检验什么的都属于参数检验，它们事先假定未知量服从正态分布；非参数检验是指未知量的分布也是未知的。Wilcoxon秩和检验是一种常见的用于判断两个分布列是否有显著区别的非参数检验方法

魏之燕·2020-08-03 02:43

分布及检验汇总（未完待续）

它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布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

huataiwang·2020-08-02 21:34

卡方检验详解

卡方分布在理解卡方检验之前，应当理解卡方分布。卡方分布是一种连续概率分布。如果一个随机变量服从标准正态分布，即，那么就服从自由度为1的卡方分布。记作或者而如果都

Paycation·2020-08-02 15:42

机器学习——特征工程之特征选择

我们认为一般比较有用，设定方差阈值，舍弃方差小于阈值的特征2）相关系数筛选主要用于输出连续值的监督学习算法中，计算所有训练集中各个特征与输出值之前的相关系数，设定阈值，选择相关系数较大的部分特征3）假设检验，如卡方检验

_大太阳_·2020-08-01 02:41

算法与实战 - 常见的数据处理技巧

1.2异常值处理2.数据转换2.1衍生变量2.2改变变量分布2.3分箱转换2.4数据归一化3.共线性问题3.1识别共线性3.2处理共线性4.变量筛选4.1线性相关指标筛选4.2R-Square筛选4.3卡方检验筛选

茵茵的聪聪·2020-07-31 22:49

统计学知识回顾（四）

目录线性回归平方误差公式推导决定系数协方差卡方分布皮尔逊卡方检验列联表卡方检验方差分析F统计量假设检验因果性和相关性演绎推理线性回归平方误差每个点同直线的误差，也就是它到直线的竖直距离平方误差SEline

qq_40819816·2020-07-30 19:47

SPSS中Logistic（或COX）回归自变量筛选方法

分别为：条件参数估计似然比检验（向前：条件）、最大偏似然估计的似然比检验（向前：LR）、Wald卡方检验（向前：Wald）。向后法（Backward）也有三种，分别采用上述3种方法之一进行变量的剔除。

StatsHuo·2020-07-29 21:04

Pingouin: 基于pandas和numpy的统计包

主要统计功能有方差分析多元线性回归中介效应分析卡方检验Q-Q图贝叶斯因子信效度检验等等我是统计小白，看不懂啊；还有很多功能没有列上，感兴趣的统计大神可以看看https://pingouin-stats.org

邓旭东HIT·2020-07-28 20:30

x2检验（chi-square test）或称卡方检验

x2检验（chi-squaretest）或称卡方检验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。

weixin_34342207·2020-07-28 19:15

卡方检验、t检验和方差分析的区别

一、what1、卡方检验Chi-SquareTest，关于什么是卡方检验可看这篇博文https://www.jianshu.com/p/807b2c2bfd9b卡方检验就是检验两个变量之间有没有关系。

MapC·2020-07-28 12:39

置信度计算——T检验(配对样本t检验、AB实验置信度)

这属于碰到统计学中的假设检验问题，可以使用常见的卡方检验、t检验以及正态性检验等，去检验论证某个设想，并通过统计学的方法做解释。置信度是什么？理论与应用t检验，通常会应用于三种情况的

凝眸伏笔·2020-07-28 04:46

u检验、t检验、F检验、卡方检验详细分析

要点：一、正态分布是统计学的基础，它对于各种假设检验极其的重要，t分布，F分布，卡方分布都是基于正态分布衍生出来的，而且中心极限定理也证明了，多数分布在样本量n足够大的情况下，其样本均值服从正态分布。二、假设检验的步骤1提出假设，包括无效假设H0和备择假设H1。2预设检验水准，一般设为0.05，概率小于0.05为小概率事件3选定检验方法，检验方法的选定要依据抽样的样本数量等因素进行确定4依据检验方

Soybean11·2020-07-27 20:24

如何用R做计量经济学

žlmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类似函数。žcar包里的linear.hypot

s04023083·2020-07-27 12:19

统计学常用概念：T检验、F检验、卡方检验、P值、自由度

1,T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probabilitydistribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下