任何与卡方概率分布或卡方统计检验（通常是分布，独立性或拟合度）有关的事物。
其实有2个问题，一个比另一个更高级。 Q1：我正在寻找一种类似于 corrplot() 但可以处理因子的方法。 我最初尝试使用 chisq.test() 然后
在 SciPy 手册 v1.12.0 https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/stats.html 中有一个卡方拟合优度检验的示例： 导入 scipy.stats 作为统计数据 将 numpy 导入为 np x = 斯塔...
我有两种类型的数据列表，历史数据和模拟数据，我想将它们相互比较，看看它们是否具有相同的分布。我的代码如下： 导入 scipy.stats 作为 st...
所以我在 R 中有这段代码...... 塔布拉 2 <- tbl_svysummary(data = Beta18.1Pond, by = CTBC, missing = "no", digits = list(all_continuous() ~ c(2,2)), ...
假设我有以下数据： ID。 药物1. 药物2. 药物3. 药物4. 1. 1. 0。 0。 0。 2. 0。 0。 0。 1. 3. 0。 1. 0。 0。 4. 0。 0。 1. 0。 5. 1. 0。 0。 0。 其中 ID 是分配给每个患者的号码，并且...
我有两条曲线；一种显示理论曲线，另一种由实验数据给出。 曲线1（理论曲线）： x 值：lambdaDiffuse*1e9 y 值：y_th 曲线 2（实验...
假设，我有一个骰子，产生 6 的可能性是 1 的 19 倍，因为它被篡改了。 当我将这个骰子扔出 60 倍于六种可能的预期频率与观察到的频率时
如何使用 R 包 tidycmprsk 对竞争风险数据执行格雷检验
我有具有竞争风险的生存数据（删失 0、复发 1、死亡 2），我想使用格雷检验来检查变量 rh 组之间的差异（类别 0、1 和 2）。这是我的爸爸...
我正在尝试解决下面提到的问题。根据我的计算，我得到的卡方值为 2,239,444.68，自由度为 5。根据卡方计算器，我得到...
重采样方法与 scipy.stats.chi2_contigency 的卡方检验 P 值
此问题参考书籍“O'Relly Practical Statistics for Data Scientists 2nd Edition”第 3 章，session Chi-Square Test。 该书提供了一个卡方测试用例的示例，
使用看起来像的示例数据集 数据框（ 治疗= c（“A”，“A”，“A”，“A”，“A”，“A”， “一个”，“一个...
我有一个基因列表，我通过使用全基因组关联汇总统计数据集测试了这些基因是否与疾病相关。使用卡方统计数据并在执行
使用 match.it 比较倾向得分匹配后分类结果和连续结果的分布
我使用match.it进行倾向得分匹配，使用cem方法进行生存分析。但是，我也有兴趣比较几个分类和连续（停留时间）
我想在加权人口的变量之间进行卡方检验和 t 检验。我如何使用计算出的权重执行这些测试？ 例如： 图书馆（钴） 图书馆(魏...
Create Phi-Four Point Matrix Comparing R
我有一系列二进制变量（A 到 F），我想在 Phi 点矩阵中进行比较。 A B C D E F 一个 1.00 B -0.20 1.00 ...
关于 sklearn.feature_selection 中 chi2 的问题
我想在 python 中对我的数据集中的一些分类特征对进行卡方检验，以去除一些高度相关的特征。我注意到有 sklearn.
我使用的数据集的值在各列之间变化很大。例如，这是一个结果。 这是我正在使用的代码： ` table = pd.crosstab(musicdata['genre'],musicdata['mode'], 边距 =
我有一份测试数据 测试数据<- as.data.frame(list( Drugs = c(1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 3, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1...
我正在尝试绘制一个卡方概率密度函数，该函数是在 python 的不同条件下根据一些实验数据训练的。我的代码如下所示。 将 numpy 导入为 np 导入matplot ...
我有一个看起来像这样的数据集： 数据集 > 输入（THSWP1_23） 结构(列表(`城镇区` = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), `健康评分 1` = c(50, 236, 215, 277, 261, 333, 414, 385, 358), `