独立性检验

本文给出基于两种统计量的假设检验，来检验变量间是否独立--χ2与秩和。χ2越小说明越独立。你可能会参考另一篇博客相关性检验。

假设检验

假设检验（Test of Hypothesis）又称为显著性检验（Test of Ststistical Significance）。

在抽样研究中，由于样本所来自的总体其参数是未知的，只能根据样本统计量对其所来自总体的参数进行估计，如果要比较两个或几个总体的参数是否相同，也只能分别从这些总体中抽取样本，根据这些样本的统计量作出统计推断，籍此比较总体参数是否相同。由于存在抽样误差，总体参数与样本统计量并不恰好相同，因此判断两个或多个总体参数是否相同是一件很困难的事情。

 

基本的解决方法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t—检验法、χ2检验法、F—检验法，秩和检验等。

χ2独立性检

χ2检验是一种无参数的假设检验。

考虑这以一个问题：某地区有10000合法选民，现统计了男性和女性分别有多少人参加了投票。

 

		Men	Women
_____________________________
Voted		2792	3591
Didn't vote	1486	2131

问“性别”和“投票”是不是相互独立的？

下面就使用假设检验的方法解决这个问题。

我们假设H0：性别和投票相互独立。备选假设H1：性别与投票相关。

计算上表的行和与列和。

 OBSERVED TABLE
		  
		Men	Women 	Total
_____________________________ |______
Voted		2792	3591  |	6383
Didn't vote	1486	2131  |	3617
_____________________________________
Total		4278	5722  |	10000

原始表中的数据用Aij表示，行和用Ai·表示，列和用A·j表示，全部元素的和用A··表示。

投票的概率：

选民为男性的概率：

在H0下，我们认为投票与性别无关，所以男性参加投票的概率为：

这样可以算出男性投票的期望值：0.2731×10000=2731。于是就得到了下面这张“期望表”

	  EXPECTED TABLE
		  
		Men	Women 	Total
_____________________________ |______
Voted		2731	3652  |	6383
Didn't vote	1547	2070  |	3617
_____________________________________
Total		4278	5722  |	10000

观察值与期望值的差值为误差。对于每一个观察值我们计算误差的平方与期望值的比值。

c11 = (2792-2731)^2/2731
c12 = (3591-3652)^2/3652
c21 = (1486-1547)^2/1547
c22 = (2131-2070)^2/2070

χ2=c11+c12+c21+c22=6.584283457

定义自由度为(rows-1)*(cols-1)，在我们的例子中自由度为1。

查表：

Degrees of
 freedom	99%  ...	10%	5%	1%
_____________________________________________________
1		0.00016		2.71	3.84	6.64
2 		0.020		4.60	5.99	9.21

由于χ2介于3.84和6.64之间，所以P值介于5%和1%之间，也就是说我们接收假设H0的把握还不到5%，因此拒绝它。

最后给出CHI-Square独立检测的公式：

自由度，r表示行数，c表示列数

期望值，nr是行和，nc是列和，n是所有元素的和

统计量，Or,c是观察值

由（3）式可以推出，对于一个2×2的contigency table，χ2统计量可以由（4）式来计算。

 

 Variable 2

 

 Data type 1

 

 Data type 2

 

 Totals
 Category 1

 

 a

 

b

 

a + b
 Category 2

 

 c

 

d

 

c + d
 Total

 

a + c

 

b + d

 

a + b + c + d = N

基于χ2的特征项选择

既然χ2统计量可以独立性检验，从独立性检验的对立面来考虑，χ2统计量也可以用来作相关性的度量。χ2越小说明变量之间越独立，χ2越大说明变量之间越相关。

  文档类别Cj Cj的补集
词条w a b
w的补集 c d

a表示词条w在类别Cj中出现的频数；b表示词条w在Cj以外的其他类别中出现的频数；c表示除w以外的其他词条在Cj中出现的频数；d表示除w以外的其他词条在除Cj外的类别中出现的频数。

利用公式（4）计算每个词条对于每种分类的χ2统计量，记为χ2(w,Cj)。说明词条与分类正相关；说明词条与分类负相关。

则词条对整个语料库的记χ2值为

根据（5）式计算每个词条的平均χ2值，选最大的K个作为特征项。

秩和检验

秩和检验也是一种无参数的假设检验。它从两个未知分布的总体中独立、随机地抽取容量分别为n1、n2的样本，设n1<n2。然后把两个样本混合在一起进行排序，得到每个样本单位的秩次。当几个数据的大小相同秩次却不相同时，最终的秩次取其算术平均。 

数据： 5 6 6 7 7 8 8 9 10 10 11
秩号： 1 2.5 2.5 4.5 4.5 6.5 6.5 8 9.5 9.5 11

红颜色的数据来自一个总体P1，黑颜色的来自另一个总体P2。n1=5,n2=6。

原假设：两个总体服从相同的分布。

备选假设：两个总体服从不同的分布。

总体P1（即数量少的那个总体）的秩和   T=2.5+4.5+6.5+6.5+9.5=29.5

取显著水平α=0.05，进行双侧检验，查“秩和检验表”，n1=5，n2=6，得临界值T1(α)=20，T2(α )=40。
20<29.5<40，样本落入接受域，所以接受原假设。 
posted @ 2012-08-16 11:41  高性能golang  阅读(24386)  评论(1)  编辑  收藏  举报