!}} }}}\) 选择性必修第三册同步提高,难度2颗星! 模块导图 知识剖析 \(2×2\)列联表 ...
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 未死亡 ...
2019-03-19 12:58 0 868 推荐指数:
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卡方检验独立性检验: 2、某生物药品厂制造一批新的疫苗,为检验其免疫力,用200只鸡进行试验,其中注射100只(经注射后患病的10只,不患病的90只),对照组(注射原疫苗组)100只(经注射后患病的15只,不患病的85只),试问新旧疫苗的免疫力是否有差异。 (已知;结果保留两位小数 ...
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 ...
本文给出基于两种统计量的假设检验,来检验变量间是否独立--χ2与秩和。χ2越小说明越独立。你可能会参考另一篇博客相关性检验。 假设检验 假设检验(Test of Hypothesis)又称为显著性检验(Test of Ststistical Significance)。 在抽样研究中 ...
相互独立的A B if P(A)=P(A|B) then P(AB)=P(A)P(B) 互斥与相互独立是两个不同的概念 相互独立的判断是主观的,比如说男生、会投三分。相互独立,不互斥。 三个等式相互独立-》两两相互独立 ...
基于样本分布与理论分布之间的偏离程度构建统计量,得到一个统计量的抽样分布。 判断样本分布与理论分布之间的偏离程度是抽样误差还是实质性变化,具体而言就是样本值与理论值之间的差值是抽样误差造成的还是本身就这样。令样本统计量(O)与总体真值(E)之间的差值作为统计量,用平方(O-E)来表现 ...
7 卡方检验需要注意的问题? 2X2列联表中每个类别的期望频数大于5 独立性检验和相关性检验的关系? 独立性检验变量越大则越不独立,相关性检验变量越大则越不独立,越相关。所以这两个检验是一致的。它们之间的关系是平行的。 ...
1 基本统计分析 1.1 描述性统计分析 myvar<-c("mpg","hp","wt") head(mtcars[myvar]) #显示数据框的头部信息 dat<-mtcars[myvar] #查看数据框 1.1.1 方法 (1)简单分析:summary ...