如何最小化3次线性拟合的X平方
from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # This is my data set x = [15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210, 225, 240] y = [1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6,
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绘制因子(分类数据)的等价相关矩阵?和混合类型?
其实有两个问题，一个比另一个更高级. Q1:我正在寻找一种类似于 corrplot() 但可以处理因素. 我最初尝试使用 chisq.test() 然后计算 p 值 和 Cramer's V 作为相关性，但是太多了要弄清楚的列.那么谁能告诉我是否有一种快速的方法来创建一个“corrplot"，每个单元格都包含 Cramer's V 的值，而颜色由 p-value 呈现.或任何其他类似的
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使用 scikit-learn 进行特征选择
我是机器学习的新手.我正在准备使用 Scikit Learn SVM 进行分类的数据.为了选择最佳功能，我使用了以下方法: SelectKBest(chi2, k=10).fit_transform(A1, A2) 由于我的数据集包含负值，因此出现以下错误: ValueError Traceback(最近一次调用最后一次)/media/5804B87404B856AA/TFM_UC3M/te
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如何使用 apply 在循环中运行 chisq.test
我是 R 的新手.由于我的项目需要，我需要对十万个条目进行Chisq测试. 自学了几天，写了一些代码循环运行chisq.test.代码: the.data = read.table ("test_chisq_allelefrq.txt", header=T, sep="\t",row.names=1)p=c()ID=c()for (i in 1:nrow(the.data)) {data.
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使用 R，将多个卡方列联表检验应用于分组数据框，并添加一个包含检验 p 值的新列
我有一个类似于以下示例的数据框(这是我实际数据框的一小部分摘录). frequencies
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在 R 调查函数 svychisq() 中使用动态变量规范时出错
我正在使用 R survey 库中的函数，并根据 Stackoverflow 上的这个示例，我使用 bquote() 和 as.name() 来动态构造指定变量的公式. 这适用于 svytable()，但不适用于 svychisq().例如: 图书馆(调查)数据(API)dstrat
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如何理解卡方列联表
我几乎没有分类特征: ['性别','已婚'，'家属'，'教育'，'自雇人士'，'Property_Area']从 scipy.stats 导入 chi2_contingencychi2, p, dof, 预期 = chi2_contingency((pd.crosstab(df.Gender, df.Married).values))打印(f'卡方统计量:{chi2}，p值:{p}') 输出:
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C++ 中的卡方概率函数
我的以下代码使用卡方的“分位数"和 Boost 的概率函数计算置信区间. 我正在尝试实现此功能以避免对 Boost 的依赖.有什么资源可以找到这样的实现吗? #include #include 使用命名空间标准；使用 boost::math::chi_squared;使用 boost::math::quantile;矢量ConfidenceInterval(double x) {矢量
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R中的卡方拟合优度检验
我有一个观察值向量和一个用模型计算的值向量: 实际
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从 JAVA 调用 R 以获取卡方统计量和 p 值
我在 JAVA 中有两个 4*4 矩阵，其中一个矩阵保存观察到的计数，另一个保存预期的计数. 我需要一种自动方法来根据这两个矩阵之间的卡方统计量计算 p 值；然而，据我所知，JAVA没有这样的功能. 我可以通过将两个矩阵以 .csv 文件格式读入 R 中，然后使用 chisq.test 函数来计算卡方及其 p 值，如下所示: obs
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Pearson 的卡方测试 Python
我有两个数组想要进行 Pearson 卡方检验(拟合优度).我想测试预期结果和观察结果之间是否存在显着差异. 观察到 = [11294, 11830, 10820, 12875]预期 = [10749, 10940, 10271, 11937] 我想比较 11294 与 10749、11830 与 10940、10820 与 10271 等 这是我所拥有的 >>>从 scipy.sta
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我们可以使用python为卡方测试生成列联表吗?
我正在使用 scipy.stats.chi2_contingency 方法来获取卡方统计数据.我们需要传递频率表，即列联表作为参数.但是我有一个特征向量，想自动生成频率表.我们有这样的功能吗?我目前正在这样做: def contigency_matrix_categorical(data_series,target_series,target_val,indicator_val):观察频率={}
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Python - 最小化卡方
我一直在尝试通过最小化卡方来将线性模型拟合到一组应力/应变数据中.不幸的是，使用下面的代码没有正确地最小化 chisqfunc 函数.它正在寻找初始条件下的最小值，x0，这是不正确的.我浏览了 scipy.optimize 文档并测试了最小化其他正常工作的功能.您能否建议如何修复下面的代码，或者建议我可以使用另一种方法通过最小化卡方来拟合数据的线性模型? 导入numpy导入 scipy.opti
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Python 中 Chi sq 检验统计量的 P 值
我计算了一个检验统计量，该统计量分布为一个自由度为 1 的卡方，并想找出这对应于使用 python 的 P 值. 我是 Python 和数学/统计新手，所以我想我想要的是 SciPy 中 chi2 分布的概率密度函数.但是，当我像这样使用它时: from scipy import statsstats.chi2.pdf(3.84, 1)0.029846 然而，一些谷歌搜索和一些懂数学但不
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R中使用for循环的卡方分析
我正在尝试对数据中的所有变量组合进行卡方分析，我的代码是: 数据 我的代码给出了变量 1 与变量 3 以及变量 2 与变量 3 的卡方分析输出，但变量 1 与变量 2 之间缺失.我努力尝试但无法修复代码.任何意见和建议将不胜感激.我想对所有可能的组合进行交叉制表.提前致谢. 编辑 我曾经在 SPSS 中进行过这种分析，但现在我想切换到 R. 解决方案 您的数据示例将不胜感
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用于约束参数的卡方检验
我有一个关于使用 chi^2 检验来约束宇宙学参数的重要问题.我感谢您的帮助.请不要给这个问题负分(这个问题对我很重要). 假设我们有一个包含 600 个数据的数据文件 (data.txt)，该数据文件有 3 列，第一列是 redshift(z)，第二列是观察 dL(m_obs)，第三列是列是错误(错误).我们知道 chi^2 函数是 chi^2=(m_obs-m_theo)**2/er
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从 4 列创建一个卡方表并将其中的 2 个值配对在一起，使一个从属和另一个独立
我有下面的列列表. col 1|col 2|col 3|col 4|col 5|是 Col_B|否 Col_B|是 Col_W|否 Col_W1 1 3 3 5 7 9 3 2 我想做的是取最后四列并取 Yes Col_B、No Col_B、Yes Col_W 和 No Col_W，然后将它们想象成两列 是或否|黑白7 乙9 乙3 瓦2 瓦 现在我有两个临时列，我可以运行一个卡方来指示 Y
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SQL Server 查询以查找 CHI-SQUARE 值(不工作)
我试图从我对示例数据的以下 SQL Server 查询中找到卡方检验: SELECT sessionnumber, sessioncount, timespent, expected, dev, dev*dev/expected as chi_squareFROM (SELECT cluster.sessionnumber,clusters.sessioncount,clusters.time
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可以将此for循环向量化
我使用for循环在R中实施了卡方检验，以便计算每个单元的检验统计量.但是，我想知道这是否可以优化.R中的chi = square是否可以用作我的代码? eval_preds
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tidyverse:适用于所有列组合的“卡方"
我使用以下代码对所有可能的列组合进行卡方分析. Dat
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