t检验和方差分析主要针对于连续变量,秩和检验主要针对有序分类变量,而卡方检验主要针对无序分类变量(也可以用于连续变量,但需要做离散化处理),用途同样非常广泛,基于卡方统计量也衍生出来很多统计方法. 卡方统计量是基于卡方分布的一种检验方法,根据频数值来构造统计量,是一种非参数检验方法.SPSS中在交叉表和非参数检验中,都可调用卡方检验. 卡方检验的主要有两类应用 一.拟合度检验 1.检验单个无序分类变量各分类的实际观察次数和理论次数是否一致 此类问题为单变量检验,首先要明确理论次数,这个理论次数是

1.卡方检验理论 1.1.  简介 总体的分布函数完全未知或只知形式.但不知其参数的情况,为了推断总体的某些未知特性,提出某些关于总体的假设.我们要根据样本对所提出的假设作出是接受,还是拒绝的决策.假设检验是作出这一决策的过程.卡方检验即是假设检验的一种. 1.2.卡方检验基本思想 首先假设H0成立,基于此前提计算出χ2值,它表示观察值与理论值之间的偏离程度.根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P.如果P值很小,说明观察值与理论值偏离程度太大,应当拒

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

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

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列联表是观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类时所列出的频数分布表,它是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表.交互分类的目的是将两变量分组,然后比较各组的分布状况,以寻找变量间的关系. 按两个变量交叉分类的,该列联表称为两维列联表:若按3个变量交叉分类,所得的列联表称为3维列联表,依次类推.一维列联表就是频数分布表.频数就是各个分组中属性出现的次数. 频数也称“次数”,对样本数据按某些属性进行分组,统计出各个组内含个体的个数,就是频数. 本文使用vcd包中的Arthritis数据集来演示如

由于图像质量等原因,性能再好的识别模型,都会有识别错误的可能性,为了减少识别错误率,可以将识别问题跟统计语言模型结合起来,通过动态规划的方法给出最优的识别结果.这是改进OCR识别效果的重要方法之一.  转移概率 在我们分析实验结果的过程中,有出现这一案例.由于图像不清晰等可能的原因,导致"电视"一词被识别为"电柳",仅用图像模型是不能很好地解决这个问题的,因为从图像模型来看,识别为"电柳"是最优的选择.但是语言模型却可以很巧妙地解决这个问题.原因

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与

基础分析概述 几个基础分析思路: 分布分析 对比分析 统计分析 帕累托分析 正态性检测 相关性分析 分布分析 分布分析是研究数据的分布特征和分布类型,分定量数据.定性数据区分基本统计量. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline #读取数据 data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\python数

语言模型 由于图像质量等原因,性能再好的识别模型,都会有识别错误的可能性,为了减少识别错误率,可以将识别问题跟统计语言模型结合起来,通过动态规划的方法给出最优的识别结果.这是改进OCR识别效果的重要方法之一.  转移概率 在我们分析实验结果的过程中,有出现这一案例.由于图像不清晰等可能的原因,导致“电视”一词被识别为“电柳”,仅用图像模型是不能很好地解决这个问题的,因为从图像模型来看,识别为“电柳”是最优的选择.但是语言模型却可以很巧妙地解决这个问题.原因很简单,基于大量的文本数据我们可以统计“

pynlpir是中科院发布的一个分词系统,pandas(Python Data Analysis Library) 是python中一个常用的用来进行数据分析和统计的库,利用这两个库能够对中文文本数据进行很方便的分析和统计. 分词系统有好几种,在使用pynlpir时发现有一些不好的地方: ①不能对繁体字正确的分词,如 “台灣” 分出来时 “台” “灣” 两个字,“台湾” 分出来就是 “台湾” 一个地名,然后就调用了另一个分词系统(SnowNLP)先对文本进行了繁简转换.(直接用SnowNLP分词

由于图像质量等原因,性能再好的识别模型,都会有识别错误的可能性,为了减少识别错误率,可以将识别问题跟统计语言模型结合起来,通过动态规划的方法给出最优的识别结果.这是改进OCR识别效果的重要方法之一. 转移概率         在我们分析实验结果的过程中,有出现这一案例.由于图像不清晰等可能的原因,导致“电视”一词被识别为“电柳”,仅用图像模型是不能很好地解决这个问题的,因为从图像模型来看,识别为“电柳”是最优的选择.但是语言模型却可以很巧妙地解决这个问题.原因很简单,基于大量的文本数据我们可以统

卡方检验的功能与意义 SPSS的卡方检验是非参数检验方法的一种,其基本功能足通过样本的 频数分布来推断总体是否服从某种理论分布或某种假设分布,这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或是说吻合程度来完成的. 相关数据 随机抽取100名某地新生婴儿性别.研究该地区新生婴儿男女比例是否存在明显的差别. 分析过程 分析-非参数检验-卡方 精确 选项 结果 描述性统计量 卡方检验频数表 卡方检验统计量表 卡方值是0.04,自由度是1,渐进显著性水平为0.841,远大于5%.所以该地区新生婴

SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验):辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论.辛普森悖论的故事是这样的:1973年秋季,加州大学伯克利分校研究生院的新生入学.有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后,怀疑学校在录取学生时存在性别歧视,因为女生录取率低于男生,如下表所示: 为了平息质疑,校领导根据学院的不同,将综合录取率拆开,分别考察商学院和法学院的录取情况,

with(priority.train, table(From.EMail)) 统计priority.train中From.EMail的频数

MS Office 2013   统计区间频数--countif函数   如要统计[75,90)区间段的成绩,使用 =COUNTIF(L3:L44, ">=75")-COUNTIF(L3:L44, ">=90") 另外,还有SUMIF函数.   条件标记单元格 如要将低于75的成绩标记,使用 开始 –> 条件格式 –> 突出显示单元格规则 –> 小于

/*统计表的字段*/ PROC CONTENTS DATA=SASHELP.CLASS NOPRINT OUT=CA(KEEP=NAME); RUN; /*提取表的变量名*/ PROC SQL NOPRINT; SELECT NAME INTO:A SEPARATED BY ' ' FROM CA; RUN; QUIT; %LET I=; /*计算各个变量的频数,并存放在一个数据集中*/ %MACRO M_A(); PROC FREQ DATA=SASHELP.CLASS; %DO %UNTIL

1.数据分组-->频数分布表 环境配置: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 按照你设定合适的间隔,把数据分为各个范围的组,然后统计出在这个范围内的频数有多少,我没有找到合适的函数,我就自己写了一个函数,类似直方图的工作,这是画水平条形图的数据准备.至于为什么要画水平条形图,当类别太多,使用水平条形图比较简洁,个人看法.下面给出代码,就不解释代码含义了. def data_count(dat

一.拆分字符串为若干行 例一:要求将表emp中的'king'按照每行一个单词拆成四行 注意:substr(str,pos):截取pos位置开始的字符: substr(str,pos,len):从pos位置开始,选出接下去的len个字符 表emp: eid ename 1 ring 2 king 3 ting 4 ping 首先,建立表tmp(基干表,为了配合表一使用): tid 1 2 3 4 5 然后,select emp.ename,tmp.tid from emp,tmp where em