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,

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模

差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异,通常包括以下几类分析方法,分别是方差分析.T检验和卡方检验. 三个方法的区别 其实核心的区别在于:数据类型不一样.如果是定类和定类,此时应该使用卡方分析:如果是定类和定量,此时应该使用方差或者T检验. 方差和T检验的区别在于,对于T检验的X来讲,其只能为2个类别比如男和女.如果X为3个类别比如本科以下,本科,本科以上:此时只能使用方差分析. 进一步细分 三种方法的具体分类汇总 1)方差分析 根据X的不同,方差分析又可以进行细分.X的个数为一个时

  一.公式 卡方检验的基本公式,也就是χ2的计算公式,即观察值和理论值之间的偏差   卡方检验公式 其中:A 为观察值,E为理论值,k为观察值的个数,最后一个式子实际上就是具体计算的方法了 n 为总的频数,p为理论频率,那么n*p自然就是理论频数(理论值) 二.相关概念 卡方分布:可以看出当观察值和理论值十分接近的时候,也就是我们做的假设是正确的时候,χ2的值就越趋近于0,也就是说我们计算的偏差越小,那么假设值就越可能是对的,反之偏差值越大,假设值就越不准确.那么到底多大才算不准确,有没有个衡

一.            设有一数据库,包括四个表:学生表(Student).课程表(Course).成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher).四个表的结构分别如表1-1的表(一)~表(四)所示,数据如表1-2的表(一)~表(四)所示.用SQL语句创建四个表并完成相关题目. 表1-1数据库的表结构 表(一)Student (学生表) 字段名 数据类型 可否为空 含 义 Sno Varchar2(3) 否 学号(主键) Sname Varchar2(8) 否 学生姓名 Ssex Va

Oracle 四个表的 emp dept  salgrade  bunus 的结构,记住有利于后期SQL语句的学习 雇员表(emp) No. 字段 类型 描述 1 empno NUMBER(4) 表示雇员编号,是唯一的 2 ENAME VARCHAR2(10) 表示雇员姓名 3 JOB VARCHAR2(9) 表示工作职位 4 MGR NUMBER(4) 表示雇员的领导编号 5 HIREDATE DATE 表示雇佣的时间 6 SAL NUMBER(7,2) 表示雇员的薪金 7 COMM NUMB

XP 之后, Delphi 动注册表不方便了...逼出来一个办法: 手头的程序需要修改注册表, 以让当前程序成为某格式的默认打开程序并关联图标; Vista 之后需要管理员权限才能操作注册表, 很麻烦, 所以有了下面的尝试. unit Unit1; interface uses Winapi.Windows, Winapi.Messages, System.SysUtils, System.Variants, System.Classes, Vcl.Graphics, Vcl.Controls,

一.            设有一数据库,包括四个表:学生表(Student).课程表(Course).成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher).四个表的结构分别如表1-1的表(一)~表(四)所示,数据如表1-2的表(一)~表(四)所示.用SQL语句创建四个表并完成相关题目. 表1-1数据库的表结构 表(一)Student (学生表) 属性名 数据类型 可否为空 含 义 Sno Char(3) 否 学号(主码) Sname Char(8) 否 学生姓名 Ssex Char(2) 否

Scott用户的四张表: 转载:http://www.cnblogs.com/mchina/archive/2012/09/06/2649951.html 在Oracle的学习之中,重点使用的是SQL语句,而所有的SQL语句都要在scott用户下完成,这个用户下一共有四张表,可以使用: SELECT * FROM tab; 查看所有的数据表的名称,如果现在要想知道每张表的表结构,则可以采用以下的命令完成: DESC 表名称: 1.  部门表:dept № 名称 类型 描述 1 DEPTNO NU

oracle高级查询(实例基于scott用户四张表) 分组查询 多表查询 子查询 综合实例 ======================================================================= scott用户的四张表(emp,dept,bonus,salgrade) 没有这四张表的可参考http://blog.csdn.net/love_legain/article/details/54311040进行创建 -----------------------

在mysql数据库中创建oracle scott用户的四个表及插入初始化数据 /* 功能:创建 scott 数据库中的 dept 表 */ create table dept( deptno int unsigned auto_increment primary key COMMENT '部门编号', dname varchar(15) COMMENT '部门名称', loc varchar(50) COMMENT '部门所在位置' )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=

金蝶核算项目余额表卡号余额与天财尚龙CRM卡号余额对比 由于历史遗留问题,财务一直不调账,修改核算科目卡号与天财商龙CRM系统一直,只能用VBA把卡号前缀修改成两边一致. 再通过,Power BI Desktop进行比对,这个貌似比EXCEL的vlookup好用多了. 由于后期本人不再使用,SO不再进行升级优化,编写成全自动. 利用该方法,有效提高了对比速度,由原来的10多天人工对比,到现在的五六分钟,大大提高了工作效率. 虽然可以优化成一分钟之内实时更新对比数据,输出余额不一致卡号.但是本人不

用mouse点击表格(table)的行或是批定列,获取记录的主键值.在ASP.NET的MVC应用程序中,已经没有办法象ASP.NET的Data控件一样,如GridView,DataList和Repeater控件好找到记录记键值了. 下面的示例中,Insus.NET演示,如何获取呈现在格表(table)记录的主键. 打开以前练习的例子: 先来演示,点击行中任何一列,获取: 实时演示: 如果,我们想只能点击第一列,才去获取记录的主键值,也就是说,指定点击某一列,这样的话,我们改一下jQuery代码:

RGBHistogram: 分别计算把彩色图像的三个通道R.G.B的一维直方图,然后把这三个通道的颜色直方图结合起来,就是颜色的描写叙述子RGBHistogram. 以下给出计算RGBHistogram的代码: <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:18px;">#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/img

在论坛-首页四格中,勾选开启首页四格,然后可以选择数据来源的板块 注意首页四格刷新是有时间的,5分钟左右,不是你这里更新完了帖子那里就有了(如果你自己建的网站,可能回复和热帖都还没有) 当然你也可以使用插件的方式,不使用Discuz自带的首页四格,比如使用柒瑞的首页四格,点击设置

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). ChiSqSelector用于使用卡方检验来选择特征(降维).即来特征选择. 我这里,采取手动创建.(但是,这仅仅是为了初学者.我不建议,最好用maven) 完整代码 ChiSqSelector .scala package zhouls.bigdata.DataFeatureSelection import org.apache.spa

特征选择(Feature Selection)指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征,组成新的.更“精简”的特征向量的过程.它在高维数据分析中十分常用,可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征,提升学习器的性能. 特征选择方法和分类方法一样,也主要分为有监督(Supervised)和无监督(Unsupervised)两种,卡方选择则是统计学上常用的一种有监督特征选择方法,它通过对特征和真实标签之间进行卡方检验,来判断该特征和真实标签的关联程度,进而确定是否对其进行选择. package Spark

在做文本挖掘,特别是有监督的学习时,常常需要从文本中提取特征,提取出对学习有价值的分类,而不是把所有的词都用上,因此一些词对分类的作用不大,比如“的.是.在.了”等停用词.这里介绍两种常用的特征选择方法: 互信息 一个常用的方法是计算文档中的词项t与文档类别c的互信息MI,MI度量的是词的存在与否给类别c带来的信息量. 卡方是基于显著统计性来选择特征的,因此他会比MI选出更多的罕见词项,而这些词项对分类并不靠谱. 虽然卡方和互信息的出发点不同,但它们的准确性却相差不多,因为大部分文本分类问题中,

Hive四大表类型内部表.外部表.分区表和桶表 一.概述 总体上Hive有四种表:外部表,内部表(管理表),分区表,桶表.分别对应不同的需求.下面主要讲解各种表的适用情形.创建和加载数据方法. 二.具体内容 1.内部表 创建内部表和加载数据   create table emp_inner(   empno int,   ename string,   job string,   mgr int,   hiredate string,   sal double,   comm double,