人们在研究某一个事物或现象的过程中，有些时候不只考察单独某一方面的信息，即可以把几个方面的信息联合起来一并考察。这个过程称为交叉分析。列联分析和对应分析就是交叉分析的两种典型形式，同时也是数据降维分析的一种形式。 一、列联分析 对于定类或定序等定性数据的描述和分析，通
概率论：研究如何定量描述随机现象的发生可能性及其规律 数理统计：通过样本来对总体进行估计或者检验某个假设是否成立 对于随机现象的规律总结 概率：随机事件发生的可能性 概率模型 离散型：二项分布（多次放回重复试验，成功次数的分布概率）、泊松分布、几何分布（独立重复试验，首次成功
卡方检验——好的资料介绍推荐：https://wenku.baidu.com/view/36f0a603a1c7aa00b42acb59.html 用途：1.拟合优度检验（比如检验是否服从泊松分布，是否服从9:3:3:1分布） 2. 独立性检验（比如检验药物种类和治疗成功人数的关联，比如检验某特征和标签，如果不显著，可以不加入模型中） 3. 卡方分桶（特
反应变量无序则使用卡方等分析方法，如果是等级资料考虑使用Wilcoxon秩检验。 1. 卡方选择标准 卡方，n>40, 理论频数大于5 似然比卡方大样本下和卡方一致，小样本似然比卡方更稳健 连续校正卡方，理论频数大于1小于5 Fisher精确检验，n<40，理论频数小于1时。 2. 配对样本，且反应变量只有两
1.什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的假设检验方法，属于非参数检验的范畴。 主要是比较两个或两个以上样本率以及两个分类变量的关联性分析。 根本思想是在于比较理论频次与实际频次的吻合程度或拟合优度问题。 (以上简介来自网络相关文档) 2.什么是卡方分布 卡方分布（ch
作为非参数检验之一的卡方检验用于判断样本是否来自特定分布的总体的检验方法，主要用于研究总体分布和理论分布是否存在显著差异。适用于有多个分类值的总体分布的分析。在这次教程中，我们给大家演示SPSS如何进行卡方检验。下面我们使用IBM SPSS Statistics 26（win10）结合具体案例详
卡方分布：若n个相互独立的随机变量 ξ 1 , ξ 2
1. 相互独立：P(AB)=P(A)P(B) 2. 分布函数F(X)，概率密度f(x) f(x)求积分后是F(x) 3. 常用分布：0-1分布，二项分布，超几何分布，泊松分布，均匀分布，指数分布，正态分布 4. 随机变量数学期望E(X)= xf(x)求积分 方差D(X)=E{ [X-E(X)]^2 } 协方差cov(X,Y)=E{ [X-E(X)][Y-E(Y)] } 相关系数=
FRM之难 FRM学习之路对每位考生而言都是一番历尽艰辛的磨炼。考生通常会面临三大难点： 不明FRM考试的难点，依然采用落后的中国式题海战术应对。实际考试会考得很深很难，若对金融模型没有刻骨铭心的了解，面对灵活多变的考题一定会手足无措。 熟读FRM《官方教材》是通过
参数和非参数统计检验：参数检验：通常会作出有关总体分布形态和其他总体参数的假设，旨在对特定总体参数(如μ)进行假设检验，依赖于特定分布类型，比较的是参数。非参数检验：不需要假定总体分布形式，直接对数据的分布进行检验，由于不涉及总体分布的参数，故名非参数检验。 拟合优度的卡方检验
Python有包可以直接实现特征选择，也就是看自变量对因变量的相关性。今天我们先开看一下如何用卡方检验实现特征选择。 1. 首先import包和实验数据： from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 from sklearn.datasets import l
来源：https://blog.csdn.net/weixin_39552874/article/details/112325629 1 特征离散化方法和实现 特征离散化指的是将连续特征划分离散的过程：将原始定量特征的一个区间一一映射到单一的值。 在下文中，我们也将离散化过程表述为 分箱(Binning) 的过程。 特征离散化常应用于逻辑回归
特征选择过滤法之方差选择、双样本t检验、方差分析、相关系数法、卡方检验、互信息法 目录
脑外伤急救后迟发性颅脑损伤影响因素分析案例 案例导读： 研究者收集了脑外伤急救病例供201例，希望能够从中分析出导致急救后迟发性颅脑损伤的主要影响因素。 分析中首先利用表中的Logistic回归模型进行了影响因素筛选，然后利用分类树探索自变量中是否存在交互作用，最后利用广义线
目录 1 决策树2. 信息增益(Information Gain)为基础的决策树2.1 ID32.1.1 公式2.1.2 ID3之案例3 2.2 C4.5/C5.02.2.1 C4.5/C5.0过程2.2.2 C4.5/C5.0优势 3. Gini系数为基础之决策树-CART3.1 CART之案例3 4. 卡方统计量为基础之决策树方法-CHAID 智能技术_1:安装TensorF
# === chi-squared distribution === chif <- function(x, df) { dchisq(x, df = df) } ## === chi-squared distribution with df=1,2, 4, 6 and 10 === curve(chif(x, df = 1), 0, 20, ylab = "p(x)", lwd = 2) curve(chif(x, df = 2), 0, 20, col = 2, add
网上没找到答案，自己看了一些还是mathcal字体比较像，最终选择mathcal字体 LaTeX \LaTeX LATEX代码编译示例\mathcal{X}^2(4)
Task01c：随机抽样与卡方检验的SQL实现 需要的工具及基础学习内容 - 工具： MySQL【先过一遍书，代码准确性具体还得二期编辑，希望用MySQL】 书籍：《数据分析技术 使用SQL和EXCEL工具 第二版》数据集： 数据配套资源Task01a：复习SQL的基本知识Task01b：统计的基本概念及SQL实现 主要内容
各类分布以及检验方法 基础概念三种分布三种检验分布拟合分布检验 基础概念 1、标准差： 三种分布 1、卡方分布 若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，…,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课：http://dwz.date/b9vv 今天主要给大家讲讲卡方分箱算法ChiMerge。先给大家介绍一下经常被提到的卡方分布和卡方检验是什么。 一、卡方分布 卡方分布(chi-square distribution, χ2-distribution)是概率统计里常用的一种概率分布，也是
https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/82735201 有很多统计推断是基于正态分布的假设，以标准正态分布变量为基石而构造的三个著名统计量在实际中有广泛的应用，这是因为这三个统计量不仅有明确背景，而且其抽样分布的密度函数有显式表达式，它们被称为统计中的“三大抽样分
import statsmodels.stats.contingency_tables as tb # 卡方检验，不同家庭收入级别在轿车拥有率上是否有区别 table = tb.Table(pd.crosstab(ccss.Ts9, ccss.O1)) table <statsmodels.stats.contingency_tables.Table at 0x1df819bc5c0> table.table_
从 \(0,1,··· ,2^n −1\) 中随机取一个数, 取完后放回. 独立重复这个过程 k 次, 事件 \(A_m\):“此 k 个数中最大的数是 m”的概率\(P_m\)。(\(m≤2^n-1\)) 设\(P_A\)为k次试验取得的数均小于等于m的概率，显然\(P_A\)中包含k次试验均取出小于m值的事件，则\(P_A = (\frac{m+1}{2^
目录 第2节 单变量分析 2.1 征信矢量 2.2 信息熵 2.3 分箱 2.4 思考 第2节 单变量分析 2.1 征信矢量 不管是一代还是二代征信报告，其包含的信息都是繁多且复杂的，并且无法直接使用原始数据进行CA分析和建模，为了快速、准确、全面地获取征信信息，需要对征信进行矢量提取，得到征
特征处理完成之后，用sklearn中的SelectKBest方法选择最佳特征： from sklearn.feature_selection import SelectKBest 0 什么是卡方检验卡方检验主要用于分类变量之间的独立性检验，换言之，就是检验两个变量之间有没有关系。例如，研究学历对收入的影响是否显著性；男性或者女性对线
