一种表达或评估纸张的方法。

2019-02-03 06:31 来源:365bet官网网投
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卡方检验的计算:有两个分类变量X和Y,其值范围分别为{x 1,x 2}和{y 1,y 2},并且它们的采样频率是连接的我会做的。您可以使用与Y的关系来检查两个变量是否相关,以及独立性测试,您可以更准确地给出这种判断的可靠性。
具体地,根据表中的数据计算随机变量K ^ 2的值(即,K的平方)。这里,n = a + b + c + d由下式定义:K ^ 2 = n(ad-bc)^ 2 /[(a + b)(c + d)(a + c)这是最大值。这表明“X与Y有关系”的可能性很高。
如果表中的数据a,b,c,d为5或更大,请参考下表并判断“X与Y相关”结论的可靠性。与Y“”变量关联的值为6。
109,根据表格,5。
024≦6
1096
因此,“X与Y有关系”的概率是1-0。
025 = 0
这是975,97。
5%
4网格数据测试:网格数据的4卡方检验用于比较两个关系或两个组成比。
1
专用公式:当网格表数据的4个网格的频率为a,b,c,d = n(ad-b c)^ 2 /时,四个表的数据卡测试的4卡方值+ B)(c + d)(a + c)(b + d),自由度v =(行数?1)(列数?1)
适用条件:样品含量必须大于40,每格的理论频率不应小于5。
如果样品含量大于40但1 =理论频率5,则需要校正卡方值。如果样本含量小于40或理论频率小于1,则概率只能通过精确随机方法计算。
行x列表数据验证:行行数据的卡方检验用于比较多个速率或多个组成比。
1
专用公式:r square c list data chi square square chi square test value = n[(A 11 / n 1 n 1 + A 12 / n 1 n 2 +。
+ Arc / nrnc)?1]2。
适用条件:每个电网的理论频率T必须大于5或1