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SPSS扫清障碍:区分T检验F检验

T 检验F 检验的由来 一般而言,为了确定从样本 (sample) 统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。 T 检验F 检验 至於具体要检定的内容,须看你是在做哪一个统计程序。 举一个例子,比如,你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体,而行的 t 检验。 4.你做的是T检验,为什么会有F值呢? 若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t”检验或变量变换或秩和检验等方法。 其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。 所有的检验统计都是正态分布的吗? 并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可 以从正态分布中推导出来,如 t检验f 检验或卡方检验

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F检验与互信息

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import f_regression np.random.seed(0) X=np.random.rand(100,3) y=X[:,0]+np.sin(6*np.pi*X[:,1])+0.1*np.random.randn(100) f_test ,_=f_regression(X,y) f_test/=np.max(f_test) mi=mutual_info_regression(X,y) mi/=np.max(mi) plt.figure( ={:.2f},MI={:.2f}".format(f_test[i],mi[i]),fontsize=16) plt.show() 算法:F检验和互信息是前者仅仅反映线性依赖关系,后者反映变量之间的任何类型 (包括线性和非线性关系)的相关性,和F检验相似,既可以做回归,也可以做分类,并且包含两个类feature_selection.mutual_info_classif(互信息分类)和feature_selection.mutual_info_regression

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    python笔记:类型检验

    python3中,可以使用函数注解,类似这样: def print(input :str) -> int: pass 函数注解可以用内置方法获取,所以可以利用这个特性做一个类型检验的装饰器。

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    利用python进行T检验

    引入所需的包 from scipy import stats import numpy as np 注:ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel均进行双侧检验 H0:μ=μ0H _0: μ=μ_0 H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0 单样本T检验-ttest_1samp ttest_1samp官方文档 生成50行x2列的数据 np.random.seed(7654567) # 保证每次运行都会得到相同结果 # 均值为5,方差为10 rvs = stats.norm.rvs(loc=5, scale=10, size=(50,2)) 检验两列数的均值与1和2的差异是否显著 array([[ 4.99613833e-01, 9.65686743e-01], [ 7.89094663e-03, 1.49986458e-04]])) 两独立样本t检验检验两总体是否具有方差齐性。

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    python | prophet的案例实践:趋势检验、突变点检验

    5年前prophet刚出来的时候试用过R版本的prophet: R+python︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet(遍地代码图) 现在最近的一些研究涉及时序数据,所以回来再看看 python版本的。 ---- 文章目录 1 趋势检测 1.1 趋势检验案例 1.2 Prophet模型的趋势参数 1.2.1 growth 1.2.2 Changepoints 1.2.3 n_changeponits、changepoint_range 模型其他参数 2 prophet 与 LSTM的对比案例 9 参考文献 ---- 1 趋势检测 参考官方文档:Trend Changepoints 怎么训练出一个NB的Prophet模型 1.1 趋势检验案例 of history in which trend changepoints will be estimated m.fit(data) forecast = m.predict(data) # Python

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    Python检验pdf文件是否有效

    利用PyPDF2的PdfFileReader模块打开pdf文件,如果不抛异常,就认为此pdf文件有效。

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    常用统计检验Python实现

    前言 今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明,请注意,本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验,对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解 正态性检验 正态性检验检验数据是否符合正态分布,也是很多统计建模的必要步骤,在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHAPIRO-WILK TEST) 检验原假设:样本服从正态分布 Python %corr,"p值为:%f" %p) #corr为:-0.435153 p值为:0.157414 卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。 基本假定: 样本数据服从正态或近似正态分布 每个样本中的观察是独立同分布的 T检验属于参数检验,用于检验定量数据,若数据均为定类数据则应使用卡方检验 检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0) Python 检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0) Python命令stats.ttest_ind(data1,data2) 当不确定两总体方差是否相等时,应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene

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    卡方检验及其Python实现

    分类数据的 拟合优度检验 独立性检验 分类数据的 拟合优度检验 前面我已经写了关于几种常见的假设检验内容,而 检验主要是测试样本分类数据的分布是否符合预期分布。 所以处理分类变量的检验是基于变量计数,而不是变量本身的实际值。 检验统计量。 stats.chisquare(f_obs= observed, # 观察值 f_exp= expected) # 理论值 Power_divergenceResult (statistic=array([18.19480519]), pvalue=array([0.00113047])) 独立性检验 独立性检验是统计学的另一种检验方式,它是根据次数判断两类变量彼此相关或相互独立的假设检验

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    python yield、yield f

    python3.5以后引入了await关键字来替代yield from,使代码更加简洁清晰。

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    python调用powershell,f

    return data     except Exception, e:         print e     return False def QueryAllapp():     f1 flask_remoteAPP_http\PosershellModule\appInventory.txt","r")     data = {}     appData = {}     for i in f1

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    Python:What the f*ck Python(上)

    GitHub 上有一个名为《What the f*ck Python!》 有一些方法可以用来猜测字符串是否会被驻留: 所有长度为 0 和长度为 1 的字符串都被驻留(①中字符串被驻留) 字符串在编译时被实现('wtf' 将被驻留,但是 ''.join(['w', 't', 'f' some_dict = {} >>> for i, some_dict[i] in enumerate(some_string): pass >>> some_dict {0: 'w', 1: 't', 2: 'f' 请参阅Python错误报告和Python 3.7和Python 3.8的新增条目。 下面的例子说明了这一点: def f(x): del(x) print(x) x = 5 y = [5, 4, 3] Output: >>>f(x) UnboundLocalError

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    Python:What the f*ck Python(下)

    GitHub 上有一个名为《What the f*ck Python!》 中文版地址:https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn 上一篇 Python:What the f*ck Python(上) 原本每个的标题都是原版中的英文 在不同的Python实现中删除键的处理方式以及调整大小的时间可能会有所不同,python3.6开始,到5就会扩容。 我们再加一点变化: >>> x = SomeClass() >>> y = x >>> del x >>> y # 检查一下y是否存在 <__main__.SomeClass instance at 0x7f98a1a67fc8 {'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, 'SomeClass': <class __main__.SomeClass at 0x7f98a1a5f668

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    Python——因子分析(KMO检验和Bartlett’s球形检验)「建议收藏」

    因子分析用Python做的一个典型例子 一、实验目的 采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答 二、实验要求 采用因子分析方法,根据48位应聘者的15项指标得分,选出6名最优秀的应聘者。 kmo_value = kmo_num / kmo_denom return kmo_value print("\nKMO测度:", kmo(df2_corr)) # 巴特利特球形检验 df2_corr1 = df2_corr.values print("\n巴特利特球形检验:", bartlett(df2_corr1[0], df2_corr1[1], df2_corr1 进行相关系数矩阵检验——KMO测度和巴特利特球体检验: KMO值:0.9以上非常好;0.8以上好;0.7一般;0.6差;0.5很差;0.5以下不能接受;巴特利球形检验的值范围在0-1,越接近1,使用因子分析效果越好 通过观察上面的计算结果,可以知道,KMO值为0.783775605643526,在较好的范围内,并且巴特利球形检验的值接近1,所有可以使用因子分析。

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    Python数据科学:卡方检验

    ②双样本t检验:一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。 ③方差分析:一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。 本次介绍: 卡方检验:一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。 接下来通过卡方检验,来确定结论,使其具有统计学意义。 02 卡方检验 卡方检验在于比较期望频数和实际频数的吻合程度。 实际频数就是单元格内实际的观测数量,实际频率的分母为总样本数。 下面用Python对数据进行卡方检验。 from scipy import stats # chi2_contingency:卡方检验,chisq:卡方统计量值,expected_freq:期望频数 print('chisq = %6.4f \n p-value = %6.4f\n dof = %i\n expected_freq = %s' %stats.chi2_contingency(cross_table)) 输出结果。

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    Python之Wilcoxon符号秩和检验

    引言 本节主要聚焦单样本Wilcoxon符号秩和检验,首先咱们先简单介绍一下什么叫做参数检验和非参数检验,然后介绍一下什么叫做秩次和秩和,接着正式讲解Wilcoxon符号秩和检验的含义和作用,最后通过一个小的案例来看一下这个检验如何通过 Python代码实现。 注:由于参数检验的精确度高于非参数检验,因此在数据符合参数检验的条件时,仍优先采用参数检验。 ? 01 秩次 将数据从小到大依次排序。 单样本Wilcoxon符号秩和检验 单样本的Wilcoxon符号秩和检验:该检验属于非参数检验,一般用在数据呈现非正态分布的情况下,主要用来对总体均值进行检验,当数据呈现正态分布时,一般使用单样本t检验或者 z检验(这两种检验均属于参数检验)。

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    Python之%s%d%f

    %f 浮点型 import math #%a.bf,a表示浮点数的打印长度,b表示浮点数小数点后面的精度 #只是%f时表示原值,默认是小数点后5位数 print ("PI=%f" % math.pi) # output: PI=3.141593 #只是%9f时,表示打印长度9位数,小数点也占一位,不够左侧补空格 位数左侧补0 print ("PI=%03.f" % math.pi) # output: PI=003 #%6.3f表示小数点后面精确到3位,总长度6位数, 包括小数点,不够左侧补空格 print ("PI=%6.3f" % math.pi) # output: PI=_3.142 #%-6.3f表示小数点后面精确到 *f" % (6,3,math.pi)) # output: PI=_3.142 ?

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    python3 selenium + f

    然后接着按f12 查看,就看url,发现出来了好多url。 category_id=1&refresh_time=0&show_num=10&page=1&securitykey=ee9bad0d112f882403f5b9f4dc2266a0&interface_code 发现只要我页面往下翻,就会新加载一条,于是我只要能解决两个问题: 1.往下翻页的问题,让这个数据url给加载出来 2.把这个url抓取到日志里面利用脚本访问,就能获取到数据了 查看了网上一些文档,最后决定用 python 三、 python 脚本读取fiddler日志,对最新的url进行获取内容,提取id拼接成新的新闻详情url 准备工作: 我这里用的是python3 先pip3 install selenium 安装模块 \chromedriver_win32\chromedriver.exe") #加载具体的浏览器驱动 browser = webdriver.Firefox(executable_path="D:\python37

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    Python项目推荐:What the f*ck Python!

    你想知道一些有趣且鲜为人知的 Python 特性?你想提升Python能力?那么今日推荐的项目你值得拥有! Python项目名称:What the f*ck Python! 这个有趣的项目意在收集 Python 中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性, 并尝试讨论这些现象背后真正的原理!

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    python KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) -- 检验数据是否符合某种分布

    python 检验数据分布,KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。 Kolmogorov-Smirnov检验只能检验是否一个样本来自于一个已知样本,而Lilliefor检验可以检验是否来自未知总体。 拟合优度检验检验结果依赖于分组,而其他方法的检验结果与区间划分无关。

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    t检验和u检验_均匀性检验界值表

    F-statistc:F检验是属于联合检验比较重要的一种,主要的目的是用于对于一系列的原因的是否会产生结果这样一个命题做出的检验F统计量主要的产生来源是SSR\SST\SSE三个量。 但是这个检验有一个缺点是必须在经典假设之下才能有效。 LM检验:这个检验的性质和F检验的性质是一样的,都是检验联合显著性的,不同的是F统计量符合F分布,但是LM统计量服从卡方分布。 卡方分布是正态分布的变量的平方和,而F分布是卡方分布的商,并且分子和分布必须独立,这就是为什么F检验适用范围受限的原因。LM=n*SSR、或者是LM=n-SSR。 也是用F和LM联合检验检验显著性。如果通过那么不存在异方差,否则存在。 实际上,T的平方就是F统计量(m个自由度的T分布之平方恰为自由度为(1,m)的F 分布。因此,这时候二者检验效果完全相同。

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