https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章) 医药统计项目QQ:231469242 分类变量检验方法 卡方分布绘图 如果多个符合正态分布的独立随机变量z1,z2,z3.....zk,z1+z2+z3+....z_k呈现卡方分布,自由度k.有几个正态分布相加,就有几个自由度 # -*-

Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) Python 日期和时间 Python 函数 Python 模块 Python File及os模块 Python文件IO Python 异

Python - 列联表的独立性检验(卡方检验) 想对两个或两个以上因子彼此之间是否相互独立做检验时,就要用到卡方检验,原以为在Python中实现会像R的chisq.test一样简便,但scipy的stats模块功能实在分得太细,之前查到的是stats中的chisquare方法,但尝试过后发现chisquare实际上是做适合性检验的. e.g. 三种农药的杀虫数据 杀虫效果 甲 乙 丙 死亡数 37 49 23 未死亡数 150 100 57 分析杀虫效果与农药类型是否有关 import num

概述 What for?主要用在某个变量(或特征)值是不是和应变量有显著关系,换种说法就是看某个变量是否独立 \(X^2=\sum{\frac{(observed-expected)^2}{expected}}\) observed表示观测值,expected为理论值,可以看出,理论值与观测值差别越大,\(X^2\)越大 Contingency table(联连表) 介绍卡方检验之前,需要先介绍下联连表,因为这个是所有假设检验的基础,这个直接看中文翻译容易不知所以,个人认为维基百科上解释的比较到

import numpy as np # from enthought.mayavi import mlab ''' ogrid[-1:5:6j,-1:5:6j] [array([[-1. ], [ 0.2], [ 1.4], [ 2.6], [ 3.8], [ 5. ]]), array([[-1. ,  0.2,  1.4,  2.6,  3.8,  5. ]])] ''' x,y = np.ogrid[-2:2:20j,-2:2:20j]  #返回两个数组,一个长度为1,一个列数为1.前三

python 求拒绝域和卡方值 import scipy.stats as ss obs=[107,198,192,125,132,248] exp=[167]*6 #拒绝域 1%的显著水平,自由度5 jjy=ss.chi2.isf(0.01,5) #卡方 kf=ss.chisquare(obs,f_exp=exp).statistic 关于p值意义: P>0.05 碰巧出现的可能性大于5% ,不能否定无效假设,两组差别无显著意义P<0.05 碰巧出现的可能性小于5% ,可以否定无效假设,两组

[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累

学习利用python进行数据分析的笔记&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上

reportgen v0.1.8 更新介绍 这段时间,我对 reportgen 进行了大工程量的修改和更新.将之前在各个文章中出现的函数进行了封装,同时也对现有工具包的一些逻辑进行了调整. 1.reportgen 简介 reportgen 的底层是 pptx 文件生成接口,它能非常方便的将DataFrame等数据导出为pptx上的图表.你可以自定义图表的类型(条形图.饼图.折线图等),也可以全部交给工具包来自动化.另外不排除后期会增加其他文件形式(如可交互的 html 等)接口的可能性,但短期内

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取        文本分类学习(四)特征选择之卡方检验 文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 原文网址 https://www.jianshu.com/p/ee285911d9c3 reportgen v0.1.8 更新

概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 . 1.卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson χ2,其计算公式为 (i=1,2,3,…,k) 其中,Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平的期望频率.i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi.当n比较大时,χ2统计量近似服从k-1(计算Ei时用到的参数个数)个自由度的卡方分布. 卡方检验经常用来检

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 https://www.cnblogs.com/gasongjian/p/8670925.html reportgen v0.1.8 更新介绍 这段时间,我对 reportgen 进行了大工程量的修改和更新.将之前在各个文章中出现的函数进行了封装,同时也对现有工具包的一些逻辑进行了调整. 1.reportgen 简介 reportgen 的底层是 pptx 文件生成接口,它能非常方便的将DataFrame等数据导出为pptx上的图表.你可以自定义图表的

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48

1.使用python中的Numpy进行t检验 http://www.atyun.com/7476.html 2.scipy中的卡方检验 http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%8D%A1%E6%96%B9%E6%A3%80%E9%AA%8C 3.如何检测数据中的特异值? http://www.360doc.com/content/18/0207/12/50153987_728336611.shtml 4.python 数据分析之Scipy https://blog.csd

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   预测变量线性检验 当构建一个二元分类器时,很多实践者会立即跳转到逻辑回归,因为它很简单.但是,很多人也忘记了逻辑回归是一种线性模型,预测变量间的非线性交互需要手动编

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

如果你在寻找卡方分布是什么?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.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,