chi-squared

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我有兩個陣列，我想做一個皮爾遜的卡方測試（吻合度）。我想測試預期和觀察結果之間是否存在顯着差異。 observed = [11294, 11830, 10820, 12875] expected = [10749, 10940, 10271, 11937] 我想比較11294與10749，11830與10940，10820與10271等這裏就是我有 >>> from scipy.stats

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如何使用goodfit檢索卡方擬合優度檢驗的結果？

我試圖在R中編寫一個軟件，通過對數據執行卡方檢驗（與所述家族有關）並找到最佳卡方值。但是，當使用goodfit函數時，看起來檢索卡方統計量的唯一方法是運行該函數並使用summary（gf）命令。這隻會導致人類可讀的輸出，我需要一些我可以以gf $ chisqvalue的形式繪製的東西，以便將其與我正在運行的其他測試的結果進行比較。有沒有辦法檢索這個統計作爲一個變量？

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變換函數的結果的形式，並得到最大值

library(CHAID) data("USvote") functionB <- function(z,y) { for (i in 1:length(table(z[,y]))) { n<-paste(names(table(z[,y]))[i]) V = paste('vote3') Formula <- as.formula(pas

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如何在scikit中獲取卡方特徵選擇的分數對應的特徵名稱

我使用Scikit進行特徵選擇，但是我希望獲得文本中所有unigrams的分數值。我得到了分數，但是我如何將這些分數映射到實際的特徵名稱。 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2 Texts=["sho

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pwr.chisq.test錯誤R

我現在正在嘗試估計A/B測試網站轉換率所需的樣本大小。 pwr.chisq.test總是給我的錯誤信息，當我有轉化率的較小值： # conversion rate for two groups p1 = 0.001 p2 = 0.0011 # degree of freedom df = 1 # effect size w = ES.w1(p1,p2) pwr.chisq.te

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如何繪製pyplot中的特定函數以及顯示卡方值？

讓我通過說我是一個Python /編程的新手。我需要爲我參加的一個研究課程做到這一點，這可能很粗糙。無論如何，我似乎無法理解如何使用pyplot繪製特定函數（函數在我的代碼中定義的其他地方，但是爲繪圖檢索它們很困難。另外，如何顯示卡方每個圖的價值？謝謝！ # Chi-square HW 03/25/2015 import numpy as np from scipy.stats impo

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打印Pearson相關殘值

我兩個列表之間能夠計算Pearson相關： import scipy from scipy import stats from scipy.stats import pearsonr List1 = [1,2,3,4,5] List2 = [2,3,4,5,6] pearson = scipy.stats.pearsonr(List1,List2) print "pearson cor

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比較超過2成比例matlab的

具有4組（A，B，C，d）它們中的每含有不同數目的男性和女性 male_A = 46 male_B = 241 male_C = 202 male_D = 113 female_A = 43 female_B = 134 female_C = 100 female_D = 53 如何可以識別具有統計學上的基團男女不同比例？使用MATLAB建議，將不勝感激...... 可能的解

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R中的卡方檢驗（用於比較實際數據與理論正態分佈）

我想進行卡方檢驗以比較我的數據（列「真實」）和理論正態分佈（列「理論」），這是通過大實際樣本的參數（在Excel中）計算的（處理這個樣本進行排名 - 是「真實」的列）。什麼測試在R我應該用於這個目的？起初我認爲它應該是chisq.test 但我的結果比較功能「CHI2TEST」在EXCEL（應該給予同樣的結果）的結果，這些結果是相當不同的。它給出了p-值= 0.2426，而Excel的CHI

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如何使用Python在Spark中對LIBSVM文件進行特徵選擇和縮減？

我有幾個LIBSVM文件，我必須使用python在Spark中實現羣集。該文件具有空間作爲分隔符，第一列代表類型[1或-1]，其餘全部爲格式爲[1：2.566]的功能。有很多像這樣的列，我想對此進行特徵選擇[最好實現ChiSquareTest模型]，然後使用PCA或SVD執行特徵縮減過程。但是，我無法找到一個體面的python火花教程來實現這些過程。我發現一個link在線，它有一個示例腳本來實現