卡方统计

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

隔壁班的女神长得漂亮,人见人爱,但你总在她身上闻到一阵烟味--女神吸烟的可能性有多高? 众所周知,我们身边的一些男同胞们常常会吸烟减压,而女生则相对少见.那么吸烟的女生数量真的比男生少吗?性别跟吸烟是否存在相关性? 本着学术的严谨,小编决定搜集一波数据,来一次严谨的分析. 搜集男性和女性的吸烟数据后,计算数据的p值,发现其呈现出显著性,说明两组数据具有显著性差异,可以进行卡方分析进一步探究. 卡方分析 卡方分析(又称为交叉表分析,列联表分析,Pearson卡方分析等),常被用于分析两组分类数据之

卡方分布-chi-square distribution, χ2-distribution: 若k个独立的随机变量Z1, Z2,..., Zk 满足标准正态分布 N(0,1) , 则这k个随机变量的平方和: 为服从自由度为k的卡方分布,记作:  或者  卡方检验-χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验方法,主要用于分类变量之间的独立性检验: 基本思想是根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著性差异,或者推断两个分类变量是否相关或者独立.一般可以设原假设为 :观察频数与期望频数没有差异,或者

<div class="show-content-free"> <p>关于卡方分箱,网上有很多文章,但几乎没有文章介绍分箱时相邻区间卡方值计算的方法,而本文在介绍卡方分箱的同时,重点介绍了相邻区间卡方值的计算方法.通过本文,希望大家能对卡方分箱有清楚透彻的认识.</p> 分箱是什么 分箱是将连续的变量离散化,将多状态的离散变量合并成少状态.这里要注意的是,不仅仅是连续变量要分箱,状态多的离散变量也需要分箱,之前接触过公司内特征工程的项目,里边就将超过

<结构方程模型的原理与应用>是学习结构方程的必读的著作.全书总共11章. 第一章:结构方程模型概说. 上个世纪,影响社会科学研究最大的统计方法是因素分析和回归分析.潜在结构因素分析模型和路径模型的结合,形成了结构方程模型.结构方程模型是用来处理复杂的多变量研究数据的探究和分析的方法,已经成为现在社会与行为科学中最重要的一个统计方法范式. SEM的特性1能对抽象的构念进行估计和检定.对于变量因果关系的证明或构念内在结构的确认,均有赖于研究变量的性质与内容的厘清,并清除描述变量的假设性关系,由此提

基于社交网络的情绪化分析IV By 白熊花田(http://blog.csdn.net/whiterbear) 转载需注明出处,谢谢. 前面进行了微博数据的抓取,简单的处理,相似度分析,后面两篇进行学校微博的情感分析. 微博情感分析 这里试图通过字典分析的方式计算学校微博的情感倾向,主要分为积极情感,消极情感,客观. 这里字典分析的情感分析和机器学习方式进行情感分析均参考rzcoding的博客,这里只是根据他的思路和代码改装成了微博的情感分析. 字典分析 字典分析的原理是,给定一句微博,判断这句

本篇博客主要讲述如何利用spark的mliib构建机器学习模型并预测新的数据,具体的流程如下图所示: 加载数据 对于数据的加载或保存,mllib提供了MLUtils包,其作用是Helper methods to load,save and pre-process data used in MLLib.博客中的数据是采用spark中提供的数据sample_libsvm_data.txt,其有一百个数据样本,658个特征.具体的数据形式如图所示: 加载libsvm JavaRDD<LabeledPo

接着以前的<SAS编程与数据挖掘商业案例>,之前全是sas的基础知识,现在开始进入数据挖掘方面笔记,本文主要介绍数据挖掘基本流程以及应用方向,并以logistic回归为例说明. 一:数据挖掘综述 衡量一个数据挖掘模型价值的唯一标准就是商业目标,为达到一个商业目标,有很多种方法,只有高效解决商业目标的方法才是最牛的方法,即使是看似简单的方法,只要能高效解决商业目标,我们就认为是牛的方法: 面对海量的数据,即使是使用了最先进的工具,最复杂的算法,但是如果挖掘出来的知识是无用的,或者挖掘的结果是无法

一.特征规约/降维:去掉可分性不强和冗余的特征 特征选择:去掉可分性不强的特征 特征抽取/变换:去掉多余的特征,即抽取出来的特征不存在线性or非线性关系 ============================================================================= 二.特征选择:根据在特征选择过程有无使用学习算法,特征选择可以分为: Filter:criterion为根据subset evolution or term evolution 的好坏 So