1.分箱逻辑: 将变量排序后,计算每一对相邻区间的卡方值,然后将卡方值最小的两个相邻区间进行合并,直至达到箱子上限数、或者卡方阈值 2.核心思想: 如果两个区间合并,那么需要两个区间的样本分布相似,卡方值小,说明两个区间分布相似。(卡方值:用于衡量实际值与理论值的差异程度) 3.实现代码: ###...
python中p-value的实现⽅式 案例：tt = (sm-m)/np.sqrt(sv/float(n)) # t-statistic for mean pval = stats.t.sf(np.abs(tt), n-1)*2 # two-sided pvalue = Prob(abs(t)>tt)print 't-statistic = %6.3f pvalue = %6.4f' % (tt, pval)t-statistic = 0.391 pvalue = 0.6955 ...
以上代码中,[1,2,3]是 List 类型,"Runoob"是 String 类型,而变量 a 是没有类型,她仅仅是一个对象的引用(一个指针),可以是 List 类型对象,也可以指向 String 类型对象。 可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象 在python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修...
之前曾在CSDN chongminglun 这个账号上发过一篇python statsmodel 回归结果提取的文章,现在在知乎重发一篇完整版,含代码和示例结果展示,并回答一些疑问 statsmodel是python中一个很强大的做回归统计的包,类似R…
逻辑回归代码实现 在Python 中,sklearn 和 statsmodels 都提供了逻辑回归的实现,但他们的设计理念和关注侧重点不同。 sklearn代码 sklearn 是一个专注于预测建模的库,因此其逻辑回归实现的关注点主要在于预测性能。 下面是一个基本的 sklearn 逻辑回归模型的代码样例: from sklearn.linear_model import LogisticRegress...
2. Python sklearn实现Ridge回归和输出p-values 本想用statsmodels模块进行实现,发现这个封装的并不是很好,需要自定义statsmodels.regression.linear_model.OLS.fit_regularized里面的正则项参数。退而用sklearn包,毕竟用起来更简单。其中关于在sklearn包中想要输出ridge regression的 p-values的方法参见p-values from ridg...
本文主要讨论如何使用Python的statsmodel库提取回归分析中的关键结果，包括R方，T值，P值等，并提供代码示例。本文内容将围绕波士顿房价数据集进行展示和解析。在进行回归分析时，我们关注的数据主要包括回归系数（coef）、截距（const）等。利用这些数据，我们可以构建回归方程，例如：y = a + bx，其中a为...
本文是「小孩都看得懂」系列的第九篇，本系列的特点是极少公式，没有代码，只有图画，只有故事。内容不...
SciPy是一个开源的Python科学计算库,提供了许多数学、科学和工程计算的功能。其中的pearsonr函数用于计算Pearson相关系数以及对应的p-value。 Pearson相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量,取值范围为-1到1。当相关系数为1时,表示两个变量完全正相关;当相关系数为-1时,表示两个变量完全负相关;当相关系数...
郑冰刚提到P值,说P值的定义(着重号是笔者加的,英文是从WikiPedia摘来的): P值就是当原假设为真时,比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。 The P-value is the probability of obtaining a result at least as extrem