Публикации по теме 'chi-square-test'
Критерий хи-квадрат — Поправка Йейта на непрерывность в R
Поправка Йейтса на непрерывность используется в конкретном сценарии при проверке независимости в таблице сопряженности.
Определение Чтобы понять статистику хи-квадрат Пирсона с использованием распределения хи-квадрат, необходимо предположить, что непрерывное распределение хи-квадрат может представлять дискретную вероятность наблюдаемого биномиальные частоты в таблице. В этом предположении есть предвзятость.
Чтобы исправить это смещение, мы делаем Коррекцию непрерывности Йейта на..
ХИ-КВАДРАТ ИСПЫТАНИЙ
ХИ-КВАДРАТ ИСПЫТАНИЙ
CSTSeries#1 — Тест на ассоциации
Введение
Тесты хи-квадрат, также известные как тесты хи-квадрат или тесты согласия хи-квадрат, представляют собой статистические тесты, используемые для определения наличия значительной связи между двумя категориальными переменными. Эти тесты на основе статистики хи-квадрат, которая измеряет разницу между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами в таблице непредвиденных обстоятельств.
Критерий хи-квадрат оценивает, существенно ли..
Статистика хи-квадрат в исследованиях для анализа данных
В этом блоге я более понятно объясню вам, что такое критерий хи-квадрат и как его можно использовать для анализа данных.
Тест хи-квадрат
Обычно все происходит не так, как вы ожидаете от статистических данных. В решениях, которые принимают люди, может быть скрытая предрасположенность, или, возможно, информация поступает неравномерно. Мы используем уникальный статистический тест, называемый тестом хи-квадрат, чтобы сравнить ожидаемое и неожиданное. Это уникальный вид теста, который..
Выбор функций в построении моделей машинного обучения.
Использование теста хи-квадрат с python.
Выбор признаков — одна из важных концепций в темах машинного обучения, поскольку с его помощью мы можем повысить производительность модели, а также уменьшить количество входных переменных. Нерелевантные функции негативно повлияют на производительность модели машинного обучения. Выбор признаков выполняется перед обучением модели.
Выполняя выбор функций, он обнаружит функции, которые имеют отношение к обучению модели, которые лучше всего..
Статистические проверки / проверки гипотез
Статистические проверки / проверки гипотез используются для обобщения / резюмирования совокупности из выборки. Эти тесты используются для проверки наличия достаточных доказательств в выборочных данных, чтобы сделать вывод / сделать вывод о том, что какое-либо конкретное / конкретное / определенное условие также верно для всего населения.
Определенное условие / образец выборки ≈ Определенное условие / образец для генеральной совокупности
Этот тест полностью полагается на распределение..
A/B-тестирование — Прояснение перспективы
Размышление о проблемах в контексте сценариев реального мира. A/B-тестирование — это один из способов определить на основе наблюдений и экспериментов, есть ли влияние изменения различных параметров конкретного объекта, таких как макет веб-сайта / характеристики продукта и т. д., на внедрение или конверсию и т. д. Этот метод настолько популярен, что он основан на наблюдениях пользователей за тем, что он был очень хорошо принят такими компаниями, как Netflix, Facebook, Google и т. д...
Ключевые концепции биостатистики для специалистов по данным
Это последняя неделя 2019 года, и большинство людей, включая меня, уже перешли к 2020 году, размышляя — анализируя 2019 год — лелея уроки и достижения 2019 года — планируя лучший 2020 год!
Аналитика данных, машинное обучение, искусственный интеллект и большие данные — это модные слова почти во всех вертикалях/отраслях, особенно в здравоохранении, науках о жизни и фармацевтической промышленности. Молодые специалисты много раз спрашивали меня, какие ключевые понятия в биостатистике,..
