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Excel数据分析-卡方独立性检验（上）

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  •      文件类型：XLSX

简介：
本教程讲解如何使用Excel进行卡方独立性检验的基础知识和操作步骤，帮助理解变量间的关联性分析。 Excel统计分析-卡方独立性检验（上）讲述了如何使用Excel进行卡方独立性检验的基本步骤和方法。通过本教程，读者可以学会在数据分析中应用这一重要工具来评估两个分类变量之间的关系是否具有统计学意义。文中详细介绍了数据准备、假设设定以及利用Excel内置函数执行计算的具体操作流程，并提供了实例演示以加深理解。

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  • Excel数据分析-卡方独立性检验（上）
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    本教程讲解如何使用Excel进行卡方独立性检验的基础知识和操作步骤，帮助理解变量间的关联性分析。 Excel统计分析-卡方独立性检验（上）讲述了如何使用Excel进行卡方独立性检验的基本步骤和方法。通过本教程，读者可以学会在数据分析中应用这一重要工具来评估两个分类变量之间的关系是否具有统计学意义。文中详细介绍了数据准备、假设设定以及利用Excel内置函数执行计算的具体操作流程，并提供了实例演示以加深理解。
     
  • MATLAB独立性检验代码-JMI分析
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的独立性检验工具，特别聚焦于计算变量间的偏最小互信息(JMI)，适用于复杂数据集的相关性分析。 该文件夹包含了我们所有仿真的代码。我们的模拟使用了以下R包：“FOREACH”，“doSNOW”，“FNN”，“HHG”，“minerva”，“energy”，“copula”，“ks”以及“mJMI”。提供了一个名为installpackages.r的脚本来安装这些包。“mJMI_0.1.0.zip”是我们的R包，它实现了相互信息估计和p值计算来进行独立性测试。可以直接在R环境下安装此包。 文件夹内还包含一个子文件夹“估计效率”，用于针对不同方法、模型以及样本数量来计算MSE的代码。“mJMI”的相关代码位于该子目录下的“R”子目录中，而其他方法如“经验规则KDE”，“lscvKDE”和“插入KDE”的代码也分别放置在不同的语言编写的不同子文件夹下。此外，“Python”子目录包含“混合KSG”和“基于copula的KSG”的相关代码。“Matlab”子目录则存放了名为“MirroredKDE”的方法。 另一个重要的子文件夹是“测试能力”，该文件夹内包含了用于计算不同模型、噪声水平以及多种独立性统计效能所需的代码。
     
  • 卡方检验的独立性分析：计算向量的卡方值与临界值 - MATLAB开发
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    本项目提供了使用MATLAB进行卡方检验以评估两个分类变量之间独立性的工具。通过计算观测数据的卡方统计量并与给定显著性水平下的临界值比较，来判断变量间是否存在显著关联。 在统计学领域内，独立性卡方检验是一种常用的方法来研究两个分类变量间是否存在关联关系。该方法基于频数表，并通过计算卡方统计量并与临界值比较的方式判断这种相关性的显著程度。 MATLAB提供了名为`chi2test`的函数以方便地执行此类分析。下面我们将详细探讨这一过程： 1. **数据准备**：首先需要一个交叉表或频数分布，其中包含两个分类变量的联合频率。 假设我们有一个关于性别（男性和女性）与是否参加某种活动的数据集。 2. **计算期望频数**：对于每个单元格，在假设两变量间无关联的情况下估计预期出现的频率。这可以通过将行总计乘以列总计再除以样本总数得出。 3. **卡方统计量的计算**： 接下来，通过分别对实际观察值与理论期望值差平方再除以期望频数，并汇总所有单元格的结果来得到卡方统计量（χ²）。 4. **确定自由度**：这由表格中的单元数量减去行和列的数量决定。对于2x2的表来说，自由度为1；更大的表则按公式（行数-1）*（列数-1）计算。 5. **查找临界值**： 根据确定的自由度及选定的显著性水平（通常设为0.05），从卡方分布表中查得相应的临界值，以此作为拒绝原假设的标准。 6. **比较并作出结论**：如果计算出的卡方统计量大于该临界值，则可以认为两个变量间存在显著关联；反之则不能排除它们彼此独立的可能性。 在MATLAB环境中使用`chi2test`函数时，可以通过以下方式来执行上述步骤： ```matlab chi2Stat = chi2test(data, numOfInterval); ``` 其中的`numOfInterval`参数为可选项，用于指定连续性校正中使用的间隔数。当满足条件n/k >= 5且k >= 100时（这里n代表样本总数，而k表示单元格的数量），可以进行这种调整以适应数据分布特征。 此外，该函数还会返回p值——这表示在原假设为真的情况下观察到当前或更极端结果的概率。若此概率小于预设的显著性水平，则应拒绝零假说。 `chi2test`函数的功能使MATLAB成为评估分类变量间独立性的强大工具，在社会学、生物学和市场营销等领域中有着广泛的应用价值，帮助研究人员及数据分析师基于事实证据做出决策。
     
  • 卡方检验：三种同质性和独立性检验方法（Read-Cressie、Pearson或Log Likelihood）- MATLAB...
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    本文介绍在MATLAB中进行卡方检验以评估变量间独立性和数据集同质性的三种主要方法：Read-Cressie权重、Pearson拟合优度和对数似然比，适用于统计分析与假设检验。 同质性和独立性的卡方检验可以通过计算 I x J 的 P 值来评估表行列的独立性。 输入包括： - X：观察到的频率单元的数据矩阵（I x J 表）。 - 方法选择： - RC: Read-Cressie 功发散统计方法，默认使用，lambda=2 - Pe：标准 Pearson chi2 距离，lambda=1 - LL：对数似然比距离， lambda=0 输出为： - P值：通过卡方分布的近似计算得出。 在列边距不平衡的小表中，“RC”方法相对于“Pe”方法表现略好。
     
  • R语言中的独立性检验
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    本文介绍如何在R语言中执行独立性检验，包括卡方检验的应用及其代码实现，帮助数据分析者验证变量间的关联性。 R语言提供了多种检验类别型变量独立性的方法，其中包括卡方独立性检验、Fisher精确检验以及Cochran-Mantel-Haenszel检验。 1. 卡方检验可以通过`chisq.test()`函数对二维表中的行变量和列变量进行独立性检验。具体数学原理不在这里讨论，但可以理解为原假设是两者之间没有关联。当P-值较小（例如p = 0.05），表示两个变量之间的无关可能性小于5%，即有95%的概率认为它们存在某种关系，从而拒绝原假设；反之如果P-值较大，则接受原假设，说明两变量间不存在显著联系。 此外，可以使用`library(vcd)`加载相关库，并通过`xtabs()`函数创建数据表以进行进一步分析。
     
  • SPSS非参数检验之K个独立样本（Kruskal-Wallis检验）案例分析.pdf
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    本PDF文件详细介绍了如何使用SPSS软件进行Kruskal-Wallis检验，一种适用于比较三个或以上独立样本位置参数的非参数统计方法。通过具体案例展示数据分析步骤与结果解读，帮助读者掌握其实用技巧和应用场景。 SPSS非参数检验中的K多个独立样本检验（Kruskal-Wallis检验）案例解析.pdf 这段文字已经按照要求去除了所有不必要的联系信息，并保持了原文的核心内容不变。文档主要讲解如何使用SPSS进行Kruskal-Wallis检验，这是一种用于比较三个或更多独立组的非参数统计方法。
     
  • 卡方检验案例分析
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    本案例详细探讨了统计学中的卡方检验应用，通过具体实例解析其在假设检验、独立性检验及拟合度测试中的作用与操作方法。 卡方检验实例非常适合初学者学习。这段文档提供了详细的指导和解释，帮助读者理解如何进行卡方检验，并通过具体的例子来加深理解和应用能力。
     
  • 基于独立成分分析的模式分解方法：使用独立分量分析...
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    本研究提出了一种新颖的模式分解技术，利用独立成分分析（ICA）有效分离混合信号中的独立源。该方法在数据分析中展现出强大的应用潜力和准确性。 此示例文件展示了使用受脉冲激励的2DOF系统的独立分量分析（ICA）进行模式形状识别的过程。需要注意的是： - 选择的2DOF系统具有正交模式。 参考文献： [1] Al Rumaithi, Ayad，“动态结构参数和非参数系统识别方法的应用”（2014年）。 [2] Al-Rumaithi、Ayad、Hae-Bum Yun 和 Sami F. Masri。 “Next-ERA、PCA 和 ICA 模式分解的比较研究。” 模型验证和不确定性量化，第 3 卷。Springer, Cham，2015 年。113-133。
     
  • 独立分量分析
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    独立分量分析是一种信号处理方法，用于将混合信号分解为一组统计上独立的组件，广泛应用于音频分离、医学图像等领域。 《独立成分分析》一书共分为四个部分，包含24章内容。第一部分（第2至6章）介绍了本书所需的数学基础知识；第二部分（第7至14章）是全书的重点章节，详细讲解了基本ICA模型及其求解过程；第三部分（第15至20章）探讨了基本ICA模型的多种扩展形式；第四部分（第21至24章）则对ICA方法在不同领域的应用进行了生动阐述。独立成分分析(ICA)是近年来神经网络、高级统计学和信号处理等领域中备受关注的研究主题之一，它源自于对客观物理世界的抽象，并能有效解决许多实际问题，展现出强大的生命力及广阔的工程应用前景。 《独立成分分析》（英文原版）作为国际上首部全面介绍ICA技术的综合性专著，在提供相关数学基础背景材料的同时也涵盖了该领域的基础知识与总体概况。此外，书中还提供了重要的求解过程和算法，并介绍了图像处理、无线通信、音频信号处理及其他多方面的应用实例。
     
  • 数据库原理中的数据独立性
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    简介：本文探讨数据库原理中至关重要的概念——数据独立性，解释其实现机制及其对系统设计与维护的影响。 数据库技术的一个重要目标是实现数据与应用程序之间的独立性，即减少相互间的影响。这意味着用户无需了解数据的逻辑或物理存储方式。 在分布式数据库中，这种独立性的概念更加丰富： 1. **逻辑数据透明性**：当某些用户的逻辑数据文件发生变化或者新的应用导致全局逻辑结构变化时，这些变动对其他用户的应用程序影响应尽可能小。 2. **物理数据透明性**：如果节点上存储格式或组织方式发生改变，那么这种变更不会要求更改数据的全局结构和应用程序。 3. **数据分布透明性**：使用分布式数据库的用户不需要知道全球范围内如何划分的数据细节。 4. **冗余数据透明性**：用户不必了解特定子集在不同结点上重复存储的情况。