chi_value = cal_chi(regroup_per) # 计算卡方值 if (minchi_value is np.nan) or (minchi_value > chi_value): # 如果卡方值小于最小卡方值,则更新 minchi_value = chi_value minchi_index = i ### 2.将卡方值最小的两个箱子进行合并 if (minchi_value < max_threshold) & (len(regroup)...
1. 理解逻辑回归和p值的概念 逻辑回归是一种统计学上用于预测二分类问题的机器学习算法,它通过计算输入特征的线性组合,并通过一个称为逻辑函数(logistic function)的函数将其映射到0和1之间的概率,从而进行分类预测。 p值(p-value)是统计学中用于衡量观察到的样本数据与假设之间的差异的一个指标。在逻辑回归中,p...
$$H(X)=-\sum_{i=1}^{n} P_{i} \bullet \log{2} P$$ 信息增益是针对一个一个的特征而言的,就是看一个特征t,系统有它和没它的时候信息量各是多少,两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量,即增益。系统含 有特征t的时候信息量很好计算,就是刚才的式子,它表示的是包含所有特征时系统的信息量。
计算临界值:scipy.stats.chi2.ppf(level_of_confidence, degree_of_freedom) 计算p值:scipy.stats.chi2.sf(abs(chi2_score),df) 或 1-scipy.stats.chi2.cdf(abs(chi2_score),df)---左尾或右尾,双尾检验需在此基础上乘以2 计算临界值例子: fromscipy.statsimportchi2 critical1=chi2.ppf(0.95,10)#...
python计算两组数据的P值 我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。 一、代码 # TTest.py# -*- coding: utf-8 -*-''' # Created on 2020-05-20 20:36 # TTest.py # @author: huiwenhua...
python pvalue_calculator.py 计算结果 根据给定的显著性水平(alpha值)和对照组,可以计算出相应的p值。通过运行上述代码,可以得到显著性水平为0.05时,对照组为“Control”,数据组为“Data”时的p值为0.0278。 总结 本文介绍了如何使用Python编写一个基于Python的统计p值手动计算器,可以自由设置显著性水平和对照组。该...
n =20output = []forsm, std, minzip(means, stds, mu):# print("value:", sm, std)tt = (sm-m)/(std/np.sqrt(float(n)))# t-statistic for meanpval = stats.t.sf(np.abs(tt), n-1)*2# two-sided pvalue = Prob(abs(t)>tt)# print('t-statistic = %6.3f pvalue = %6.4f'...
P-value就是:在零假设H0成立的条件下,出现样本均值的概率是多少 当两样本发生对照后,需要一个总体代表性的出错概率,这个概率就是P-value。 t检验的p值计算过程: 方法一:根据样本均值和标准误,结合抽样分布类型,先计算出检验统计量和自由度,手动查表计算p值; ...
pvalue 如我们所见,p 值小于 0.05,这意味着 ADBE 和 MSFT 确实是协整对。 计算价差 现在我们可以绘制这两个时间序列的价差。为了实际计算价差,我们使用线性回归来获得我们两个证券之间的线性组合的系数,正如之前提到的恩格尔-格兰杰方法。 results.params