卡方分布

定义

若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，...,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution）。

卡方检验

卡方检验验其实是数理统计中一种常用的检验两个变量独立性的方法。

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

注意：卡方检验针对分类变量。

卡方检验:https://www.shuxuele.com/data/chi-square-test.html

卡方分布的自由度 = (行-1)*(列-1)

p-value是根据卡方值和自由度查表得出的。

具体的计算方法可以看卡方检验基础。

p-value < 0.05或者是0.01通常我们认为变量是相关的。这个阈值可以自己设定。

参考

百度百科:https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%A1%E6%96%B9%E5%88%86%E5%B8%83

卡方检验:https://www.shuxuele.com/data/chi-square-test.html

卡方检验基础:https://blog.csdn.net/idatamining/article/details/8564966

卡方检验用于特征选择:https://blog.csdn.net/idatamining/article/details/8564981

最后

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