我正在阅读有关估计不同值数量的论文。这是卡方检验的计算公式。但我不知道如何计算<em>xn-1,a</em>。
我想使用 <code>gmodels</code> 包中的 CrossTable 函数在我的数据集中评估 2 个二元变量（种族和性别）的卡方
我是 Python 的大一新生，我正在尝试编写一个代码来计算黑体分布问题的正确温度。
有问题的物体是宇
我正在探索我的实验结果（在 R 中），结果可以显示为 5x4 列联表。我已经运行了独立性的卡方检验，它
我运行了 Pearson 拟合优度和偏差测试来测试模型的拟合度，但我不太明白如何解释我的输出。
我使
我的一个研究假设是，来自东南亚的华人比其他族裔的人更有可能遭受出于种族动机的仇恨犯罪。
如果双向表卡方检验的 p 值高于 0.05，那么计算 Cramer's V 是否还有意义？
我有一个看起来像这样的数据集
<a href="https://i.stack.imgur.com/lUn3Q.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https
在物理实验室中，我测量了数据，根据理论，这些数据应该适合 y = 1.956x + 1.51。
我已经通过这个函数传
<pre><code>library(survey)
</code></pre>
我正在使用调查包来生成两个分类变量之间的 P 值和 Chisq。我想一次在许
<pre><code>import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.integrate as integrate
import multiprocessing
import time
from it
我有下面的列列表。
<pre><code>col 1|col 2|col 3|col 4|col 5|Yes Col_B|No Col_B|Yes Col_W|No Col_W
1 1 3 3
我有这个数据集
<pre><code>structure(list(`total primary - yes RS` = 138L, `total primary - no RS` = 29L,
`total secondary- ye
例如我有一个数据集
<pre><code>structure(list(`total primary - yes RS` = c(138L, 101L, 86L,
118L), `total primary - no RS` =
我正在使用函数 <code>survey::svychisq()</code> 在复杂样本的双向列联表中测试独立性。
使用 <code>svytable
在 TfidfVectorizer 输出上应用 SelectKBest 后，我们在文档项矩阵中获得了如此多的重复特征。我想删除
我有一个测试，它返回与正列或负列相关联的列的 p 值结果。但我需要查看列中四个可能组（值）中的
我想对以下数据集进行卡方独立性检验。数据集由四个分类变量组成。一次对两个变量进行测试，变量 V
运行后：
<pre><code>feature_selector = SelectKBest(chi2, k=2).fit(X_train, y)
X_train_pruned = feature_selector.transform(X_train
我有实验数据的 x 和 y 坐标，我正在尝试将椭圆拟合到其中。
我的 x 数据在列表 <code>xpix</code> 中，而我
