卡方检验

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“Student's distribution”，并以“t”为之标记。 Student，则是William Sealy Gosset（戈塞特）的笔名。他当年在爱尔兰都柏林的一家酒厂工作，设计了一种后来被称为t检验的方法来评价酒的质量。因为行业机密，酒厂不允许他的工作内容外泄，所以当他后来将其发表到至今仍十分著名的一本杂志《Biometrika》时，就署了student的笔名。所以现在很多人知道student，知道t，却不知道Gosset。（相对而言，我们常说的正态分布，在国外更多的被称为高斯分布……高斯~泉下有知的话，说不定会打出V字手势~欧耶！） 看懂概率密度图 这一点对于初学者尤为重要，相信还是有不少人对正态分布或者t分布的曲线没有确切的理解。 首先，我们看一下频率分布直方图，histogram：

两类问题介绍： 两个样本之间的比例是否一样，比如两个城市的有钱人和穷人比例是否一致。 两个分类变量之间是否独立，比如时间和级别是否存在依赖关系。时间可以划分n个等级，级别也可以划分几个等级，然后df为（r-1）*（c-1） 二者区别： 感觉上计算卡方值公式都是一样的，但实际上是由区别。 1：抽样顺序不同，前者是已经分好类，再抽，后者是直接抽再分类 2：假设检验的内容不同，前面是各类别的比例等于某个期望概率，后者是两个变量是否相互独立 3：计算前者卡方是∑（实际-期望）*2/期望，后者是概率相乘 计算方法： 1：excel可以用chitest函数 2：r语言用chisq.test tablefc1<-matrix(c(36.67,66.66,90,93.33,93.33,33.33,63.34,63.33,76.67,76.67),nrow=2,ncol=5) chisq.test(tablefc1) 来源： https://www.cnblogs.com/marszhw/p/12275398.html

第四章 χ 2 检验 χ 2 检验与连续型资料假设检验的区别？ 卡方检验的假设检验是什么？ 理论值等于实际值 何条件下卡方检验的需要矫正？如何矫正？ 卡方检验的自由度如何计算？ Df=k-1 而不是 n-1 卡方检验的分类？ 两组比例简式： 多组比例简式： 2 × 2 列联表的 χ2检验可利用以下简式而不必计算理论次数 T 为总样本数 2 × c 列联表的独立性检验简式？ 二者选其一 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11884613.html

7 卡方检验需要注意的问题？ 2X2 列联表中每个类别的期望频数大于 5 独立性检验和相关性检验的关系？ 独立性检验变量越大则越不独立，相关性检验变量越大则越不独立，越相关。所以这两个检验是一致的。它们之间的关系是平行的。 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11779091.html

卡方检验，或称x2检验，被誉为二十世纪科学技术所有分支中的20大发明之一，它的发明者卡尔·皮尔逊是一位历史上罕见的百科全书式的学者，研究领域涵盖了生物、历史、宗教、哲学、法律。之前做文本分类项目用过卡方值做特征选择（降维），后来听内部培训，另一个部门说他们有用卡方检验做异常用户的检测，于是就想把卡方检验再温习一次，同时把卡方检验和特征选择串起来理解。 无关性假设 举个例子，假设我们有一堆新闻标题，需要判断标题中包含某个词（比如 吴亦凡 ）是否与该条新闻的类别归属（比如 娱乐 ）是否有关，我们只需要简单统计就可以获得这样的一个四格表： 组别 属于 娱乐 不属于 娱乐 合计 不包含 吴亦凡 19 24 43 包含 吴亦凡 34 10 44 合计 53 34 87 　 通过这个四格表我们得到的第一个信息是： 标题是否包含吴亦凡 确实对 新闻是否属于娱乐 有统计上的差别，包含 吴亦凡 的新闻属于 娱乐 的比例更高，但我们还无法排除这个差别是否由于抽样误差导致。那么首先假设 标题是否包含吴亦凡 与 新闻是否属于娱乐 是独立无关的，随机抽取一条新闻标题，属于 娱乐 类别的概率是： (19 + 34) / (19 + 34 + 24 +10) = 60.9% 理论值四格表 第二步，根据无关性假设生成新的理论值四格表： 组别 属于 娱乐 不属于 娱乐 合计 不包含 吴亦凡 43 * 0.609 =