日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問(wèn) 生活随笔!

生活随笔

當(dāng)前位置: 首頁(yè) > 编程资源 > 编程问答 >内容正文

编程问答

基于卡方的独立性检验

發(fā)布時(shí)間:2023/12/14 编程问答 41 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 基于卡方的独立性检验 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

本文給出基于兩種統(tǒng)計(jì)量的假設(shè)檢驗(yàn),來(lái)檢驗(yàn)變量間是否獨(dú)立--χ2與秩和。χ2越小說(shuō)明越獨(dú)立

假設(shè)檢驗(yàn)

假設(shè)檢驗(yàn)(Test of Hypothesis)又稱為顯著性檢驗(yàn)(Test of Ststistical Significance)。

在抽樣研究中,由于樣本所來(lái)自的總體其參數(shù)是未知的,只能根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量對(duì)其所來(lái)自總體的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),如果要比較兩個(gè)或幾個(gè)總體的參數(shù)是否相同,也只能分別從這些總體中抽取樣本,根據(jù)這些樣本的統(tǒng)計(jì)量作出統(tǒng)計(jì)推斷,籍此比較總體參數(shù)是否相同。由于存在抽樣誤差,總體參數(shù)與樣本統(tǒng)計(jì)量并不恰好相同,因此判斷兩個(gè)或多個(gè)總體參數(shù)是否相同是一件很困難的事情。

?

基本的解決方法是:根據(jù)問(wèn)題的需要對(duì)所研究的總體作某種假設(shè),記作H0;選取合適的統(tǒng)計(jì)量,這個(gè)統(tǒng)計(jì)量的選取要使得在假設(shè)H0成立時(shí),其分布為已知;由實(shí)測(cè)的樣本,計(jì)算出統(tǒng)計(jì)量的值,并根據(jù)預(yù)先給定的顯著性水平進(jìn)行檢驗(yàn),作出拒絕或接受假設(shè)H0的判斷。常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法有u—檢驗(yàn)法、t—檢驗(yàn)法、χ2檢驗(yàn)法、F—檢驗(yàn)法,秩和檢驗(yàn)等。

χ2獨(dú)立性檢

χ2檢驗(yàn)是一種無(wú)參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。

考慮這以一個(gè)問(wèn)題:某地區(qū)有10000合法選民,現(xiàn)統(tǒng)計(jì)了男性和女性分別有多少人參加了投票。

?

Men Women _____________________________ Voted 2792 3591 Didn't vote 1486 2131

問(wèn)“性別”和“投票”是不是相互獨(dú)立的?

下面就使用假設(shè)檢驗(yàn)的方法解決這個(gè)問(wèn)題。

我們假設(shè)H0:性別和投票相互獨(dú)立。備選假設(shè)H1:性別與投票相關(guān)。

計(jì)算上表的行和與列和。

OBSERVED TABLEMen Women Total _____________________________ |______ Voted 2792 3591 | 6383 Didn't vote 1486 2131 | 3617 _____________________________________ Total 4278 5722 | 10000

原始表中的數(shù)據(jù)用Aij表示,行和用A表示,列和用A·j表示,全部元素的和用A··表示。

投票的概率:

選民為男性的概率:

在H0下,我們認(rèn)為投票與性別無(wú)關(guān),所以男性參加投票的概率為:

這樣可以算出男性投票的期望值:0.2731×10000=2731。于是就得到了下面這張“期望表”

EXPECTED TABLEMen Women Total _____________________________ |______ Voted 2731 3652 | 6383 Didn't vote 1547 2070 | 3617 _____________________________________ Total 4278 5722 | 10000

觀察值與期望值的差值為誤差。對(duì)于每一個(gè)觀察值我們計(jì)算誤差的平方與期望值的比值。

c11 = (2792-2731)^2/2731
c12 = (3591-3652)^2/3652
c21 = (1486-1547)^2/1547
c22 = (2131-2070)^2/2070

χ2=c11+c12+c21+c22=6.584283457

定義自由度為(rows-1)*(cols-1),在我們的例子中自由度為1。

查表:

Degrees offreedom 99% ... 10% 5% 1% _____________________________________________________ 1 0.00016 2.71 3.84 6.64 2 0.020 4.60 5.99 9.21

由于χ2介于3.84和6.64之間,所以P值介于5%和1%之間,也就是說(shuō)我們接收假設(shè)H0的把握還不到5%,因此拒絕它。

最后給出CHI-Square獨(dú)立檢測(cè)的公式:

自由度,r表示行數(shù),c表示列數(shù)

期望值,nr是行和,nc是列和,n是所有元素的和

統(tǒng)計(jì)量,Or,c是觀察值

由(3)式可以推出,對(duì)于一個(gè)2×2的contigency table,χ2統(tǒng)計(jì)量可以由(4)式來(lái)計(jì)算。

?

?Variable 2

?

?Data type 1

?

?Data type 2

?

?Totals
?Category 1

?

?a

?

b

?

a + b
?Category 2

?

?c

?

d

?

c + d
?Total

?

a + c

?

b + d

?

a + b + c + d = N

基于χ2的特征項(xiàng)選擇

既然χ2統(tǒng)計(jì)量可以獨(dú)立性檢驗(yàn),從獨(dú)立性檢驗(yàn)的對(duì)立面來(lái)考慮,χ2統(tǒng)計(jì)量也可以用來(lái)作相關(guān)性的度量。χ2越小說(shuō)明變量之間越獨(dú)立,χ2越大說(shuō)明變量之間越相關(guān)。

? 文檔類別Cj Cj的補(bǔ)集
詞條w a b
w的補(bǔ)集 c d

a表示詞條w在類別Cj中出現(xiàn)的頻數(shù);b表示詞條w在Cj以外的其他類別中出現(xiàn)的頻數(shù);c表示除w以外的其他詞條在Cj中出現(xiàn)的頻數(shù);d表示除w以外的其他詞條在除Cj外的類別中出現(xiàn)的頻數(shù)。

利用公式(4)計(jì)算每個(gè)詞條對(duì)于每種分類的χ2統(tǒng)計(jì)量,記為χ2(w,Cj)。說(shuō)明詞條與分類正相關(guān);說(shuō)明詞條與分類負(fù)相關(guān)。

則詞條對(duì)整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的記χ2值為

根據(jù)(5)式計(jì)算每個(gè)詞條的平均χ2值,選最大的K個(gè)作為特征項(xiàng)。

秩和檢驗(yàn)

秩和檢驗(yàn)也是一種無(wú)參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。它從兩個(gè)未知分布的總體中獨(dú)立、隨機(jī)地抽取容量分別為n1、n2的樣本,設(shè)n1<n2。然后把兩個(gè)樣本混合在一起進(jìn)行排序,得到每個(gè)樣本單位的秩次。當(dāng)幾個(gè)數(shù)據(jù)的大小相同秩次卻不相同時(shí),最終的秩次取其算術(shù)平均。?

數(shù)據(jù): 5 6 6 7 7 8 8 9 10 10 11
秩號(hào): 1 2.5 2.5 4.5 4.5 6.5 6.5 8 9.5 9.5 11

紅顏色的數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)總體,黑顏色的來(lái)自另一個(gè)總體。n1=5,n2=6。

原假設(shè):兩個(gè)總體服從相同的分布。

備選假設(shè):兩個(gè)總體服從不同的分布。

總體Ⅰ的秩和???T=2.5+4.5+6.5+6.5+9.5=29.5

取顯著水平α=0.05,進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn),查“秩和檢驗(yàn)表”,n1=5,n2=6,得臨界值T1(α)=20,T2(α )=40。 20<29.5<40,樣本落入接受域,所以接受原假設(shè)。?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于卡方的独立性检验的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。