問題タブ [chi-squared]

データが欠落している 2 つの値の間でカイ 2 乗検定を実行したいと考えています。これどうやってするの？私はこれを数回、さまざまな情報源で調べましたが、どれも成功していませんでした.

stat stack exchangeに質問を投稿しましたが、残念ながら今のところ回答が得られていないため、ここにコピーして誰かが助けてくれることを願っています.

私は機械学習の初心者です。最近、私はこれについて何かを学ぼうとしましたが、次の懸念がありました。

カテゴリ別に分類された製品があります。また、性別とデバイスのモデル情報を持つユーザーがいます。

まず、カテゴリと性別+デバイス情報が関連付けられているかどうかを調べるカイ二乗検定を行いました。たとえば、私の p 値は 0.000012 なので、ユーザー (性別 + デバイス) がカテゴリに関連付けられていると述べました。

したがって、新しいユーザーが性別 (女性) + デバイス (iPhone) を持っている場合:

1. カイ二乗検定の結果として、性別 + デバイスとカテゴリの間に関連性があるはずです。というわけで、iPhoneを使っている女性が消費した上位10のカテゴリーを選んでみました。リストを取得しました。たとえば、[1. ファッション、2.モバイル機器、3.カメラ、4.家具、5.自転車など]

2. また、カテゴリに対して (ユーザー情報なしで) Z テストを行い、リストを取得しました (Z スコアが高いほど上に表示されます)。モバイル デバイス、2. 自転車、3. ファッション、4. ラップトップなど]

この場合、そのユーザーにどのリストを提供すればよいでしょうか? またはそれらを組み合わせる可能性はありますか？それとも私は何か間違ったことをしましたか？

前もって感謝します ：-）

ExcelのCHIINVと同じことをする関数を探しています。Microsoft のドキュメントによると、CHIINV の定義は次のとおりです。カイ 2 乗分布の右側確率の逆数を返します。

たとえば、 =CHIINV(0.2,2)3.21 を返します。

R で見つけられる最も近い関数は geoR の dinvchisq ですが、

dinvchisq(0.2,2)1.026062 を返す

助けてください！

カイ二乗分布に非中心性パラメーター ラムダがある特定のしきい値 t について、検出漏れの確率を計算する必要があります。

ブースト確率の面白さを理解しようとしましたが、これまでのところうまくいくものは思いつきませんでした。

ピックが t より下または上である確率を与えます。

p特定の確率をしきい値に逆マッピングするにはどうすればよいtですか?

R で使用して chi_square 分布を当てはめようとしています。fitdistr()これに関するドキュメントはここにあります (私にはあまり役に立ちません): https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/MASS/html/fitdistr. html

質問 1:chi_df以下の出力は次のとおりです 3.85546875 (0.07695236)。2番目の数字は何ですか？分散または標準偏差?

質問 2: fitdistrChi-SQ 分布によって定義される「k」を生成します。スケーリング定数「A」を取得するためにデータを適合させるにはどうすればよいですか? 以下の14〜17行目をばかげて使用しています。明らかに良くない。

質問 3: カイ二乗分布は特定の x 範囲に対してのみ定義されていますか? (分散は 2K として定義されますが、平均 = k です。これには、制約のある x 範囲が必要です...プログラミングではなく統計に関する質問...)

ご協力いただきありがとうございます！