2024-03-28 09:39:28 发布
网友
我有一个麦克斯韦分布观察,我符合预期的麦克斯韦分布。然后我用卡方检验来找出拟合的优度。我得到了很好的结果,但是,我也想找出卡方检验使用的自由度。引用文档chisquare
:p值使用k-1-ddof自由度的卡平方分布计算,其中k是观察到的频率数。ddof的默认值为0。在
k到底是什么?是我拥有的数据点总数(41000)吗?还是每个箱子的频率?
k是f_obs的大小,chisquare的第一个参数。这是垃圾箱的数量。在
k
f_obs
chisquare
例如,在下面的docstring示例中
>>> chisquare([16, 18, 16, 14, 12, 12]) (2.0, 0.84914503608460956)
f_obs是[16, 18, 16, 14, 12, 12],k是{},或6。在
[16, 18, 16, 14, 12, 12]
文档遵循典型的统计变量名称。K-1是自由度。K代表每种尺寸n的样本量,所以用你的话说就是每箱的频率。在
http://statistics.about.com/od/Inferential-Statistics/a/What-Is-A-Degree-Of-Freedom.htm的最后一段内容如下:
Another example of a different way to count the degrees of freedom comes with an F test. In conducting an F test we have k samples each of size n. The degrees of freedom in the numerator is k - 1 and in the denominator is k(n - 1).
k
是f_obs
的大小,chisquare
的第一个参数。这是垃圾箱的数量。在例如,在下面的docstring示例中
f_obs
是[16, 18, 16, 14, 12, 12]
,k
是{文档遵循典型的统计变量名称。K-1是自由度。K代表每种尺寸n的样本量,所以用你的话说就是每箱的频率。在
http://statistics.about.com/od/Inferential-Statistics/a/What-Is-A-Degree-Of-Freedom.htm的最后一段内容如下:
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