文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R语言检验独立性：卡方检验(Chi-square test)

p=3715 统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。 什么是列联表？...分析目标 我们想确定一种类型的羊毛在不同程度的紧张情况下是否优于另一种羊毛。为了研究我们是否可以找到一些差异的证据，让我们来看看数据： 为了研究链断裂数的差异，让我们可视化数据： ?...统计检验 用于确定来自不同组的测量值是否独立的两种最常见的测试是卡方检验（χ2χ2测试）和费舍尔的精确测试。请注意，如果测量结果配对，则应使用McNemar测试（例如，可以识别单个织机）。...然而，残留物有助于我们识别羊毛B的问题：它对中等张力的表现不佳。这将如何促进进一步发展？为了获得在所有张力水平下表现良好的羊毛，我们需要专注于改善羊毛B的中等张力。...作为精确显着性检验，Fisher检验符合所有假设，在此基础上定义检验统计量的分布。实际上，这意味着错误拒绝率等于测试的显着性水平，对于近似测试，例如χ2χ2测试。

3.8K30
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 什么是 Statsmodel 库？...在 statsmodel 中，我们可以使用 t 检验和 p-value 进行假设检验。 t检验是一种统计方法，用于比较两组数据的均值。它告诉我们两组均值之间的差异是否具有统计显着性。...换句话说，它帮助我们确定观察到的两组之间的差异是否可能是偶然的，或者它是否是一个重要的真正差异。t检验是科学研究中常用的一种比较两组数据的比较简单直接的方法。...我们可以使用 p 值来检验“X”变量的系数是否具有统计显着性。如果 p 值小于 0.05，我们可以拒绝原假设并得出系数具有统计显着性的结论。...总结 本文简单介绍了 statsmodel 库的基础知识以及如何使用它进行统计分析。涵盖了数据操作、汇总统计、假设检验、线性回归模型以及可视化。

28210

使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 什么是 Statsmodel 库？...在 statsmodel 中，我们可以使用 t 检验和 p-value 进行假设检验。 t检验是一种统计方法，用于比较两组数据的均值。它告诉我们两组均值之间的差异是否具有统计显着性。...换句话说，它帮助我们确定观察到的两组之间的差异是否可能是偶然的，或者它是否是一个重要的真正差异。t检验是科学研究中常用的一种比较两组数据的比较简单直接的方法。...我们可以使用 p 值来检验“X”变量的系数是否具有统计显着性。如果 p 值小于 0.05，我们可以拒绝原假设并得出系数具有统计显着性的结论。...总结 本文简单介绍了 statsmodel 库的基础知识以及如何使用它进行统计分析。涵盖了数据操作、汇总统计、假设检验、线性回归模型以及可视化。

45410

Action perception as hypothesis testing

，结合了运动预测（重用我们自己的运动系统来预测感知运动）和假设检验（使用眼球运动来消除假设之间的歧义）。...第三个（假设检验）描述了如何通过对视觉场景中最显着元素的扫视采样来编码和测试两个相互竞争的感知假设（演员伸手去拿一个大或一个小物体，见图1C ），以及支持这种认知觅食的显着性地图。 2.1....此外，我们观察到在试验开始后不久，在无形状条件下出现的反应性手部跟随注视策略和在预形状条件下出现的预期注视策略之间存在显着差异。如果考虑图 1 和 2 的面板 B 和 C，则这种差异是显而易见的。...第一个差异是感知刺激是动态的（视频而不是图像），因此，两个感知假设对应于图像序列而不是图像。第二个差异在于显著性图是如何计算的，这里，它不依赖于待识别对象的感知特征，而是依赖于运动预测。...当前方案与Friston及其同事描述的方案之间的第三个重要差异是，我们避免了一个特殊的返回抑制机制，因为他们的生成模型没有任何记忆。

6410

如何使用统计显着性检验来解释机器学习结果

如果两种算法或配置的平均期望性能不同，您怎么知道这种差异是显着的，并且有多重要？ 统计显着性检验是帮助解释机器学习实验结果的重要工具。...完成本教程后，您将知道： 如何应用正态性测试来确认您的数据是否正常分布。 如何对正态分布结果应用参数统计显着性检验。 如何将非参数统计显着性检验应用于更复杂的结果分布。 让我们开始吧。...t检验来查看两个分布的均值之间的差异是否具有统计显着性。...你了解到： 如何使用常态测试来检查您的实验结果是否为高斯。 如何使用统计检验来检查平均结果之间的差异对于具有相同和不同方差的高斯数据是否显着。...如何使用统计测试来检查平均结果之间的差异是否对非高斯数据有意义。

2.9K100

如何在 Ansible Playbook 中进行变量替换，解决环境之间差异的问题？

使用register内的变量 Ansible playbook内task之间还可以互相传递数据，比如我们总共有两个tasks，其中第2个task是否执行是需要判断第1个task运行后的结果，这个时候我们就得在...task之间传递数据，需要把第1个task执行的结果传递给第2个task。...Ansible可以对输入的变量值进行加密处理，比如采用SHA512和MD5算法加密。...需要注意：如果要对变量值进行加密，ansible机器上要安装passlib python库 one 为非私有变量，two为私有变量，private的作用是交互模式下是否显示输入的变量值。...这里总结了7中常用的定义变量的方式，以及如何去引用。欢迎大家，实践指正，谢谢！ 作者：zero_gg

2.3K20

如何在 Ansible Playbook 中进行变量替换，解决环境之间差异的问题？

使用register内的变量 Ansible playbook内task之间还可以互相传递数据，比如我们总共有两个tasks，其中第2个task是否执行是需要判断第1个task运行后的结果，这个时候我们就得在...task之间传递数据，需要把第1个task执行的结果传递给第2个task。...Ansible task之间传递数据使用register方式 ?...Ansible可以对输入的变量值进行加密处理，比如采用SHA512和MD5算法加密。需要注意：如果要对变量值进行加密，ansible机器上要安装passlib python库 ?...one 为非私有变量，two为私有变量，private的作用是交互模式下是否显示输入的变量值。 ? 这里总结了7中常用的定义变量的方式，以及如何去引用。欢迎大家，实践指正，谢谢！

4.8K20

优思学院｜六西格玛的方差分析怎么计算？

六西格玛或者统计学中的方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一种用于分析多个变量之间差异性的统计方法，方差分析的基本思想是将总体方差分解为不同来源的方差，以确定这些来源是否对总方差产生显著的影响...其中一個較常用的是比较多个组的均值差异，ANOVA可以通过比较多个组之间的均值来确定它们是否存在显著的差异，从而评估不同组之间的影响因素。...如果数据不符合这些预设，需要进行数据转换或使用非参数检验方法。 如何利用EXCEL進行方差分析？ 优思学院认为，大部分的六西格玛和统计工具都可以透过Excel完成，而不必要一定使用Minitab。...以下，我将会介绍一下如何利用EXCEL进行方差分析。 首先，单击顶部 Excel 菜单中的数据，然后在分析部分查找数据分析（Data Analysis）。...如果p 值小于您的显着性水平（通常为 0.05），则拒绝原假设。您的样本数据支持以下假设：至少一个总体的均值不同于另一个总体的均值。同样，假设检验使用样本数据得出有关总体的结论。

53330

项目重构后，如何利用Postman快速对比出新旧接口之间的差异

背景： 最近接了一个项目，在现有的项目基础上，购买了一个新的数据源，需要将底层的数据进行更换，为了后续能够更好的扩展和维护，在替换的时候，会重新设计表结构 要求： 对外提供的接口要保持原样输出，接口入参格式和请求路径均与原来保持一致...设计到的接口改动比较多 ，大概有好几百个的样子吧。如果接口返回结构不一致，需要人工去确认是否对下游造成影响。...具体实现步骤： 1、将微服务下的所有接口导入postman中 postman是支持导入swagger-ui的json文件的，但是可能存在版本的兼容性问题导致导入报解析错误，可以间接的借助apifox工具...deepdiff，可以很轻松的对比出返回结果为json格式的两个json的差异。...如果针对不同的接口有不同的断言的话，可以针对Collections下的接口再进行个性化的断言。按照以上的思路，可以在postman中扩展很多原本不支持的功能哟。

1.1K20

t 检验的 3 种常用方法及在 Python 中使用样例

t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。...配对 t 检验 配对 t 检验通常比较随时间变化同一实体的两个测量值。例如，如果想要测试装瓶培训计划的有效性，他们可以比较每位员工在接受培训之前和之后的平均装瓶率。 它是如何工作的？...与一样本和二样本 t 检验类似，必须说明原假设和备择假设，选择显着性水平，计算 t 统计量，并将其与 t 表中的自由度一起使用以获得 p 值 ....，这里演示了配对 t 检验如何与配对差异的单样本 t 检验相同。...在下面的代码片段中，获取了 post_training 和 pre_training 数组之间的差异，并对总体平均值 0 的差异进行了单样本 t 检验（因为零假设是样本之间没有差异）。

2.2K20

R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素)目录

====================================== Cox比例风险模型（Cox，1972）本质上是一种回归模型，通常用于医学研究中的统计学，用于研究患者的生存时间与一个或多个预测变量之间的关联...例如，假设比较两组患者：那些患者和没有特定基因型的患者。如果其中一组也包含较老的个体，则存活率的任何差异可归因于基因型或年龄或两者。...换句话说，它允许我们检查特定因素如何影响特定时间点发生的特定事件（例如，感染，死亡）的发生率。该比率通常称为危险率。预测变量（或因子）通常在生存分析文献中称为协变量。...Cox模型结果中要注意的第二个特征是回归系数(coef)的符号。对于具有较高该变量值的受试者，正号表示危险（死亡风险）较高，因此预后更差。变量性别被编码为数字向量。 1：男，2：女。...最后，输出给出了模型总体显着性的三个替代测试的p值：似然比检验，Wald检验和得分数据统计。这三种方法是渐近等价的。对于足够大的N，它们将给出类似的结果。对于小N，它们可能有所不同。

3.5K20

如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置？

在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一功能，以便帮助你处理字符串差异分析的需求。...其中的 SequenceMatcher 类是比较两个字符串之间差异的主要工具。...示例代码下面是一个示例代码，展示了如何使用 difflib 模块查找两个字符串之间的差异位置：from difflib import SequenceMatcherdef find_difference_positions...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。

2.7K20

结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

write.csv( cor, "PW.csv") cor(test, method = "pear") cor #注意我们使用列表删除时的差异 # 将相关矩阵保存到硬盘上的文件中 write.csv...我们还将检查一些模型假设，包括是否存在异常值以及检验之间是否存在多重共线性（方差膨胀因子或 VIF）。其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。...F 统计量之后的显着性项 提供了针对没有预测变量的仅截距模型的综合检验（您的模型是否比仅平均值更好地预测您的结果？）...，显着性检验标志着案例作为潜在的异常值。请注意，发现异常值的一种方法是寻找超出均值 2 个标准差以上的残差（均值始终为 0）。 接下来，让我们绘制一些模型图。...注意第二个图，如果残差是正态分布的，我们会有一条平坦的线而不是一条曲线。 使用多元回归来显示系数如何是残差的函数 现在，让我们看看系数是如何作为残差的函数的。我们将从之前的回归中构建 T1 的系数。

3K20

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据|附代码数据

右下角图表示残差与正态分布 N(0, σ2σ2) 相比的直方图。 为了进一步检验残差不相关的假设，我们执行 Ljung-Box 检验。 QLB统计量不对称地遵循具有 mpq 自由度的 X2 分布。...另一种检验平方残差异方差性的方法是对 a1 和 β1参数进行显着性检验。...对于正态分布，对应于 a = 5% 的分位数为 -1.645。经验证据表明，正态性假设通常会产生较弱的结果。Jarque-Bera 检验可以检验股票收益服从正态分布的假设。...roll = garhrol(spec = model.spec )   #测试集 500 个观察 mean(ret) + rolldesiy[,'Siga']*qdist(dis='std', 回测...两条红线表示 95% 的置信水平，较低的是 16  ，较高的是 35。因此，当我们检查测试集上的异常时，我们期望 16 到 35 之间的数字表明 GARCH 模型预测成功。

24200

R语言： GARCH模型股票交易量的研究道琼斯股票市场指数|附代码数据

然而，基于上面报道的标准化残差p值的加权Ljung-Box检验，我们拒绝了对于本模型没有残差相关性的零假设。 ...结论我们研究了基本统计指标，如平均值，偏差，偏度和峰度，以了解多年来价值观的差异，以及价值分布对称性和尾部。...从这些摘要开始，我们获得了平均值，中位数，偏度和峰度指标的有序列表，以更好地突出多年来的差异。密度图可以了解我们的经验样本分布的不对称性和尾部性。...同样，可视化作为线和框图突出显示了年内和年之间的条件波动率变化。这种调查的动机是，波动率是变化幅度的指标，用简单的词汇表示，并且是应用于资产的对数收益时的基本风险度量。...有几种类型的波动性（有条件的，隐含的，实现的波动率）。交易量可以被解释为衡量市场活动幅度和投资者兴趣的指标。计算交易量指标（包括波动率）可以了解这种活动/利息水平如何随时间变化。

24200

AAAI 2018 | 南京大学提出SSWL：从半监督弱标注数据中学习多标签学习问题

我们把这种多标签问题称为半监督的弱标签学习。下图举例说明了本论文的学习场景和图 1 中以前的多标签学习框架之间的差异。 ?...最好的结果标为粗体（成对 t 检验在 95％的显着性水平）。 基因功能分析任务 ? 表 3：酵母的实验结果（平均值±标准差）。↑（↓）表示越大（小）越好。...最好的性能或结果标为粗体（成对 t 检验在 95％的显着性水平）。 场景分类任务 ? 表 4：SceneImage 上的实验结果（平均值±标准偏差）。↑（↓）表示越大（小）越好。...最好的表现和结果标为粗体（成对 t 检验在 95％的显着性水平）。 图像标注任务 ? 表 5：msrc 上的实验结果（平均值±标准偏差）。↑（↓）表示越大（小）越好。...最好的表现和结果标为粗体（成对 t 检验在 95％的显着性水平）。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

1.3K90

MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列|附代码数据

收益率相关性检验。Ljung-Box Q 检验（左下）没有显示显着的序列自相关作为收益率。 然而，我们可以很容易地识别出绝对收益率值较大的时期集群（无论收益率的符号如何）。...因此，绝对收益值存在明显的序列相关性。 图 3. 回归平方的相关性检验。...GARCH(1,1) 模型残差的相关性检验。 图 5. GARCH(1,1) 模型残差平方的相关性检验。...波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中，时变波动率遵循确定性过程（波动率方程中没有随机项），而在 SV 模型中它是随机的。...预烧burin-in后参数序列的自相关。红线表示 5% 的显着性水平。 结果与讨论 去除burin-in后，我们从参数的真实高维联合分布中得到可以近似随机抽取的样本的参数样本集合。

56600

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility） 模型|附代码数据

收益率相关性检验。Ljung-Box Q 检验（左下）没有显示显着的序列自相关作为收益率。然而，我们可以很容易地识别出绝对收益率值较大的时期集群（无论收益率的符号如何）。...因此，绝对收益值存在明显的序列相关性。图 3. 回归平方的相关性检验。...GARCH(1,1) 模型残差的相关性检验。图 5. GARCH(1,1) 模型残差平方的相关性检验。...波动率创新是 SV 和 GARCH 模型之间的主要区别。在 GARCH 模型中，时变波动率遵循确定性过程（波动率方程中没有随机项），而在 SV 模型中它是随机的。...预烧burin-in后参数序列的自相关。红线表示 5% 的显着性水平。结果与讨论去除burin-in后，我们从参数的真实高维联合分布中得到可以近似随机抽取的样本的参数样本集合。

57200
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券