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Core Concept in Data Analysis – Week 4

投稿日:2014年6月6日 更新日:

  • Contingency Table : 分割表
  • Nominal : 名目 (カテゴリカル)
  • Taxon : 分類
  • Marginal : 周辺
  • Conditional Probability : 条件付き確率
  • Quetlet index : ケトレー インデックス, BMIをさすことも多いが、ここではもうすこし講義

独立の意味

  • 独立であるときには P(A∧B) = P(A) ∧ P(B)
  • P(A∧B) > P(A) ∧ P(B)であるならば、AとBが同時に起きている(共起)しやすいので正の相関があるといえる。

Χ二乗

  • 共起の確率と個々の事象の発生確率の差を求めて、個々の発生確率の積で割ると、割合が計算できる。
  • 独立ならばΧ二乗値は0に近くなる。また個々の事象の発生確率が極端に小さいと、Χ二乗値は大きくなる。
  • Χ二乗分布の横軸がΧ二乗値
  • ピアソンΧ二乗値は相関を数字で表す→相関係数は量的尺度で使う。
  • 自由度は(列数-1) x (行数 -1)

Χ二乗のVisualize

  • High Positive  or High Negative
  • r, q or pr(ピアソン、ケトレー、?)

 

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