chi-squared

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クイックフィックスが必要であると確信していますが、説明がわかりません。私は、データフレーム上で反復処理を行い、パンダを持つ各列のペアのクロス集計を作成したいと考えています。私は元のデータから2つの列をサブセット化し、不適切なデータで行を削除しました。残りのデータを使用して、私はChiXテストを行うための不測の表を最終的に作成するためにクロス集計を行うことを検討しています。私のコードは以下の通りです

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Python：Chi大規模なデータセットのカテゴリ値を二等分した

他のオプション（SPSSとR）は非常に大きなデータセット（1000万件）の統計解析に使用しようとしています。許可されたハードウェア上でデータセットを処理できません。このデータセットには、多くのカテゴリ変数（Diagnosis1、Diagnosis2 ... Diagnosis30）とEvent変数（従属変数）があります。ケースが行として表示されます。この Diagnosis1 Diagno

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パラメータを制約するためのカイ二乗検定

私は、宇宙論のパラメータを制約するためのchi^2検定の使用に関する重要な質問を持っています。私はあなたの助けに感謝します。この質問に負のレートを付けないでください（この質問は私には重要です）。 600データを扱うデータファイル（data.txt）があり、このデータファイルは3列あり、最初の列はredshift（z）、2列目は観測値dL（m_obs）、3列目はエラー（err）。我々はカイ知ってい

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カイ二乗コードの注文

私はchi squareのコードを書いた。それは正しいが、問題がある。最後の行では、合計関数としてσを示すc=c+chiがあります。問題はc=c+chiです。前の用語をo_mに追加してください。 o_m=20の場合はc、o_m=21の場合はc、o_m=22の場合はcの1つを持つ必要があります。しかし、コードの最終行でc=c+chiを使用して、我々は、o_m=21と22のC o_m=20の Cを

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読み込み中のデータテキストファイルにいくつの行が含まれているかを事前に知らないために、C++でプログラムを書く方法を教えてください。

私は与えられたデータを使ってカイ二乗値を計算するプログラムを書いた。しかし、私のプログラムは、それが読み込んでいるテキストファイルにいくつの行があるのか分からないように記述する必要があります。構造点をポイント[1000]（つまり、ファイル内の行数よりも大きい）として定義すると、計算が機能せず、最終的に 'ナノ'値になります。私は、入力ファイルを添付している #include<iostream>

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Pearson Chi-squared testとp-value in SAS

私はSASで新しく、Pearson Chi-squaredとp-valueを生成するのに問題があります。私はいくつかのチュートリアルとYoutubeビデオを試しましたが失敗しました。 CO2_levelとYield_category変数のクロス集計を生成するためにProc Freqを使用したいと思います。また、このクロス集計に関連したPearson Chi-squared検定統計量とP値を取得しま

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matlabでchi2gof関数を理解する

私は非常に簡単なテストでmatlabでchi2gof関数を使用する方法を理解しようとしています。コインを190回投げて、94頭と96テールを得たとしよう。帰無仮説は、私が95h、95tを得るということです。私の知る限りでは、ドキュメントを理解し、私は [h,p,stats] = chi2gof([94,96], 'expected', [95,95]) を実行して、仮説を検証することができるはずし

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フィルタ0の値を出力し、カイ2乗結果をデータフレームに出力します。

私は、2つの独立した評価を比較するケースが多い（600以上）データがあります。私は、観察された種の相対的存在量に基づいて、評価間の差異がランダムな変動（プロット位置/方法の違い）または人為的誤差によるものかどうかを判断したい。評価は、森林管理者（FM;概して眼の見積もり）とその結果の検証を担当する省庁（MNRF;集中プロットベースの調査）によって実施された。 p値が< 0.05である結果は、2つの

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SPSSの結果と異なるscipyでカイ二乗

私はカイ2乗計算を自動化しようとしています。私はscipy.stats.pearsonrを使用しています。しかし、これは私にSPSSとは異なる答えを与えています。同様に、10の差の要因。（.07 - > .8）両方のケースで（pandas.crosstabを使用して）クロスタブを印刷しているので、数字が同じであるため、両方のデータが同じであることは間違いありません。 d1 = [1, 0, 1