chi-squared

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データフレームに1700サンプルのリストがあります。各行は、各アシスタントが異なるボックスの標本の乱数に数えたカラフルなアイテムの数を表します。 2つの利用可能な色と2つの個人が項目を数えるので、これは簡単に2×2のコンティンジェンシーテーブルを作成することができます。 df Box-ID 1_Red 1_Blue 2_Red 2_Blue 1 1075 918 29 26 2 90

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Python scipy chisquareがR chisquareと異なる値を返す

scipy.stats.chisquareを使用しようとしています。私は間違って何をやっている > chisq.test(matrix(c(38,27,23,17,11,4,98,100,80,85,60,23), ncol=2)) Pearson's Chi-squared test data: matrix(c(38, 27, 23, 17, 11, 4, 98, 100, 80, 8

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lispでカイ二乗関数を作成する。 [初心者]

まず最初にこのような初心者の質問をお詫び申し上げます。私の目標はカイ2乗関数を作成するだけでなく、私が経験している一般的な問題を回避する方法を理解することです。私のコードは次のようになります。 (defun chi-square (expected-list observed-list) (cond ((not (= (length expected-list) (length observ

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SPSS Chi square 5周波数未満

サンプルの頻度と母集団の頻度を比較する必要があります。だから私は私が50人の男性と40人の女性を有し、人口が男性100人と女性102人である仮説的な例があるとしよう。一般に、これらの頻度に基づいてサンプルが集団と異なるかどうかをテストするために、比例検定を使用することができます。しかし、私は男性が100人、女性が102人ではなく、男性が20人、女性が4人であるとしましょう。すべての細胞が少なくと

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Rのqchisq関数に相当するPythonはありますか？

R qchisq関数は、p値と自由度の数を対応するカイ二乗値に変換します。同等のPythonライブラリがありますか？私は何も見つけずにSciPyを見回しました。

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2列のデータフレームのカイ2乗を実行するループを書き込む方法は？

私はこのdata.frameを持っている：私は例えばループではなく、明らかに、より効率的な方法では、いくつかのカイ二乗検定を実行し、次のようにp値を抽出したい pb2 <- read.table(header=T, text=" PT1 PT2 1 0 13 2 4636 4623 3 2 11 4 4634 4625 5 3 11 6 4633 4625 7 2

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KSおよびカイ二乗検定は、私は次のコードを使用して2つの分布を生成

同じDGPから来るデータの分布の平等を拒否： rand_num1 = 2*np.random.randn(10000) + 1 rand_num2 = 2*np.random.randn(10000) + 1 stats.ks_2samp(rand_num1, rand_num2) 私の質問は、なぜこれらの両方の分布は同じベースであることをテストしていないですkstestとchisquar

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なぜカイ2乗検定を使用して、予想される周波数と観測された周波数との間の有意差を確認することができるか？

私はカイ2乗分布の由来を知り、カイ2乗検定の適用方法も知っています。しかし、カイ2乗検定を使用して、予想される周波数と観測された周波数との間の有意差を調べることができる理由を理解できない。

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chi squared selectKbest不正な入力形状エラー

私はscikitとMLにちょっと新しいです。私は、1つのクラスと残りのクラスのAdaboostクラスターを訓練しようとしています。私は、テキストがclean_train_reviewsとして挿入されたパイプラインを使用し、Yは、クラス（マルチラベル、N = 10）であり、次のコードを # To Read Training data set test = pd.read_csv("train.cs