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搜索关键字:卡方    ( 179个结果
2×c列联表|多组比例简式|卡方检验|χ2检验与连续型资料假设检验
第四章 χ2检验 χ2检验与连续型资料假设检验的区别? 卡方检验的假设检验是什么? 理论值等于实际值 何条件下卡方检验的需要矫正?如何矫正? 卡方检验的自由度如何计算? Df=k-1而不是n-1 卡方检验的分类? 两组比例简式: 多组比例简式: 2 × 2列联表的χ2检验可利用以下简式而不必计算理论 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-18 20:28:27    阅读次数:185
卡方检验| 独立性检验|相关性检验
7 卡方检验需要注意的问题? 2X2列联表中每个类别的期望频数大于5 独立性检验和相关性检验的关系? 独立性检验变量越大则越不独立,相关性检验变量越大则越不独立,越相关。所以这两个检验是一致的。它们之间的关系是平行的。 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-01 20:49:33    阅读次数:113
参数|统计量|抽样分布|估计标准误差|标准误差|标准误|标准差|二项分布|泊松分布|中心极限定理|样本方差|
4 二项分布近似正态分布的条件? 参数和统计量的区别? 总体参数通常用希腊字母表示,样本统计量通常用小写英文字母来表示 抽样分布是一种理论分布吗? 抽样分布不是样本结果的分布,而是一种无法穷尽情况的分布,但是我们可以使用数学方法来求得进行这样抽取方法后的特统计量的分布。我们收取的样本点的统计量被认为 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-01 20:47:55    阅读次数:120
SLAM中的卡方分布
视觉slam中相邻帧特征点匹配时,动辄上千个特征点,匹配错误的是难免的,而误匹配势必会对位姿精度以及建图精度造成影响,那么如何分辨哪些是误匹配的点对儿呢?如果已知两帧的的单应矩阵,假设单应矩阵是没有误差的,那么两帧中匹配正确的特征点通过单应矩阵是重投影是不应该有误差的或者误差十分小,而误匹配的特征点 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-20 17:41:50    阅读次数:107
Linux学习第十节课(2019.9.27)
今晚老刘讲第八章,防火墙虽然有软件或硬件之分,但主要功能都是依据策略对穿越防火墙自身的流量进行过滤。防火墙策略可以基于流量的源目地址、端口号、协议、应用等信息来定制,然后防火墙使用预先定制的策略规则监控出入的流量,若流量与某一条策略规则相匹配,则执行相应的处理,反之则丢弃。这样一来,就可以保证仅有合法的流量在企业内网和外部公网之间流动了。课程的主要内容就是4个配置网卡方法,iptables(不考)
分类:系统相关   时间:2019-10-09 17:44:40    阅读次数:101
列表分析|卡方检验|适应性检验|独立性检验|
基于样本分布与理论分布之间的偏离程度构建统计量,得到一个统计量的抽样分布。 判断样本分布与理论分布之间的偏离程度是抽样误差还是实质性变化,具体而言就是样本值与理论值之间的差值是抽样误差造成的还是本身就这样。令样本统计量(O)与总体真值(E)之间的差值作为统计量,用平方(O-E)来表现样本分布与理论分 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-25 12:34:53    阅读次数:184
卡方分布
卡方检验主要用于分类变量之间的独立性检验 基本思想:卡方表示观察值与理论值之间的偏离程度。 设A代表某个类别的观察频数,E代表基于H0计算出的期望频数,A与E之差称为残差,卡方值计算公式: Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平的期望频率。i水平的期望频数Ei等于总 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-22 10:35:45    阅读次数:320
中心极限定理|z分布|t分布|卡方分布
生物统计学 抽样分布:n个样本会得到n个统计量,将这n个统计量作为总体,该总体的分布即是抽样分布 根据辛钦大数定律,从一个非正态分布的总体中抽取的含量主n的样本,当n充分大时,样本平均数渐近服从正态分布。因此平均数的抽样分布对正态性的要求并不是十分严格,但方差的抽样分布,对总体的正态性的要求是十分严 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-16 09:32:11    阅读次数:286
ThinkPad重大更新!5款创意设计PC齐发2日
这是自近日英特尔发布“创意设计PC”这一全新电脑品类之后,ThinkPad率先带来的作品。 其中,ThinkPad P1隐士2019搭载全新Intel至强E-2176M处理器,6核心12线程,4.7GHz睿频,主要面向高精尖领域的专业设计师。 标配屏幕为15.6英寸,外壳采用航空级碳纤维打造,轻至1 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-08 00:22:28    阅读次数:100
第3章 探索性数据分析(单因子&对比)与可视化
1、理论铺垫 Dataframe和Series均适用 ~集中趋势:均值mean()、中位数median()、与分位数quantile(q=0.25)、众数mode() ~离中趋势:标准差std()、方差var() import scipy.stats as ss 正态分布:ss.norm 、卡方分布 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-27 21:13:27    阅读次数:110
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