卡方检验属于非参数检验,由于非参检验不存在具体参数和总体正态分布的假设,所以有时被称为自由分布检验。 原假设 :观察频数与期望频数没有显著性差异 二、用途 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(泊松)分布 检验某个分类变量的各类的概率是否等于指定概率 检验...
一、卡方检验 1. 卡方分布 在说卡方检验之前,首先介绍卡方分布。 设X1, X2, ..., Xn 是来自总体 N(0,1) 的独立样本,那么统计量 $X^{2}=X_{1}^{2}+X_{2}^{2}+...+X_{n}^{2}$ 服从自由度为 n 的卡方分布,记为 $X^{2} \sim X^{2}(n)$. 注意,这里的自由度是指公式右端独立...
在日常的数据分析工作中,卡方检验主要用于留存率,渗透率等漏斗指标,下面我们就以留存率为例,假设平台从微博、微信、知乎渠道引流,现在我们要确定留存率是否与渠道有关。(示例数据皆为虚构) 第一步我们先设立原假设:留存率与渠道无关;第二步设置显著性水平α=0.05,在确立使用卡方检验之后接下来用python实现 df = ...
本文所使用的特征筛选方法是卡方检验特征筛选,该方法建立于自变量之间相互独立的假设,因此该算法只能每次抽取一个特征喂入卡方检验中进行估计和筛选,代码调用的仍是python内部的sklearn库内的相关封装函数,以Cart分类器作为特征筛选函数的超参数,寻求最优的特征K,在本文中,K值为最优特征的列位置(大家注意不是列数,...
Python从零开始第二章(1)卡方检验(python) 如果我们想确定两个独立分类数据组的统计显着性,会发生什么?这是卡方检验独立性有用的地方。 Chi-Square检验 我们将在1994年查看人口普查数据。具体来说,我们对“性别和“每周工作时间”之间的关系感兴趣。在我们的案例中,每个人只能有一个“性别”,且只有一个工作...
SPSS实现 第一步: 第二步: 选择你要比较的因素,分别加入行和列中: 第三步: 在统计选显卡中,选择卡方检验 第四步,点击确定,分析结果: 常用的是皮尔逊卡方,他的显著性远小于0.05,因此拒绝原假设,与我们程序分析结果一样。
Python统计分析：[9]2因素卡方检验 1 2因素卡方检验主要是检验两个因素之间是否存在关联，或者叫相互影响，我们举一个例子，学习成绩和性别有没有关系，我们首先想到的可能是方差分析来检验平均数的差异，但是如果我们拿到的数据是计数数据，比如成绩分为高分组和低分组，这样只能用卡方检验了。引入相关模块，这里介绍...
Python 卡方检验、克雷姆值 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。(更多参考:卡方检验、卡方分布)...
Python统计分析：[8]单因素卡方检验 1 卡方检验主要用于检验计数数据是否符合某种分布，比如男女比率本应该是1:1，但实际采集的样本可能是1:2，那么1:1和1:2之间有没有差异，我们需要用卡方检验来比较。先引入相关模块实例化ChiSqure1way对象运行卡方检验，如果我们只输入一个参数，表示我们要检验这一列数据分布...