Fisher精确检验 - 版本历史

2024年1月24日 (三) 06:47 RainW

2024-01-24T06:47:18Z

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	\|}		\|}


	~~{{Math proof\|title=推导~~
	~~\|proof=~~

	我们建立了Fisher精确检验的以下概率模型。		我们建立了Fisher精确检验的以下概率模型。
第126行：		第123行：

	因此，这一事件的概率是[math]\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}(a+b)!(c+d)!}{n!}=\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}}{\binom{n}{a+b}}[/math]		因此，这一事件的概率是[math]\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}(a+b)!(c+d)!}{n!}=\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}}{\binom{n}{a+b}}[/math]
	\|
	}}

	另一种推导方式：		另一种推导方式：

	~~{{Math proof\|title=Derivation\|proof=~~
	假设每个蓝色和红色的球都有相同且独立的概率[math]p[/math]属于类别I，以及[math]1-p[/math]属于类别II。那么类别I的蓝色球的数量呈二项分布。恰好有[math]a[/math]个蓝色类别I球的概率是[math]\binom{a+b}{a}p^a[/math]，而恰好有[math]c[/math]个红色类别I球的概率是[math]\binom{c+d}{c}p^c[/math]。		假设每个蓝色和红色的球都有相同且独立的概率[math]p[/math]属于类别I，以及[math]1-p[/math]属于类别II。那么类别I的蓝色球的数量呈二项分布。恰好有[math]a[/math]个蓝色类别I球的概率是[math]\binom{a+b}{a}p^a[/math]，而恰好有[math]c[/math]个红色类别I球的概率是[math]\binom{c+d}{c}p^c[/math]。

第137行：		第133行：

	因此，在有[math]a+c[/math]个类别I球的条件下，得到如下表格的条件概率是[math]\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}}{\binom{n}{a+b}}[/math]		因此，在有[math]a+c[/math]个类别I球的条件下，得到如下表格的条件概率是[math]\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}}{\binom{n}{a+b}}[/math]
	}}

	=='''例子'''==		=='''例子'''==

2024年1月24日 (三) 06:42 RainW

2024-01-24T06:42:04Z

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	{{Math proof\|title=推导\|proof=		{{Math proof\|title=推导
			\|proof=

	我们建立了Fisher精确检验的以下概率模型。		我们建立了Fisher精确检验的以下概率模型。
第125行：		第126行：

	因此，这一事件的概率是[math]\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}(a+b)!(c+d)!}{n!}=\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}}{\binom{n}{a+b}}[/math]		因此，这一事件的概率是[math]\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}(a+b)!(c+d)!}{n!}=\frac{\binom{a+c}{a}\binom{b+d}{b}}{\binom{n}{a+b}}[/math]
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2024年1月24日 (三) 06:32 RainW

2024-01-24T06:32:41Z

显示更改

2024年1月19日 (五) 11:03 Zeroclanzhang

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2024年1月18日 (四) 09:37 Zeroclanzhang

2024-01-18T09:37:44Z

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2023年12月8日 (五) 05:47 Zeroclanzhang

2023-12-08T05:47:42Z

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2023年12月8日 (五) 04:10 Zeroclanzhang

2023-12-08T04:10:26Z

←上一版本		2023年12月8日 (五) 12:10的版本
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2023年12月8日 (五) 02:24 Zeroclanzhang

2023-12-08T02:24:19Z

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2023年12月4日 (一) 14:41 Zeroclanzhang

2023-12-04T14:41:30Z

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2023年12月4日 (一) 14:01 Zeroclanzhang

2023-12-04T14:01:39Z

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	{{Infobox nodebasic\|nodename=Fisher精确检验\|nodeimage=Fisher's Exact Test.png\|developer=Dev.Team-DPS\|productionstate=PC可用\|productionstatedesc=在[[~~DecisionTree~~ \| V1.0]]部署\|nodeenglishname=[[Has english name::Fisher's Exact Test]]\|abbreviation=FE_Test\|funcmaincategory=数据分析\|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::频数表检验]]\|nodecategory=数据挖掘\|nodeinterpretor=R\|nodeshortdescription=<p>费舍尔精确检验是用于分析列联表(contingency tables)统计显著性检验方法,它用于检验两个分类的关联。分类需要是两分类,组成四格表,检验独立性。实际中常常使用于小数据情况。\n用途：用于研究两个分类变量之间关系的统计方法。特别是在样本量较小或者数据分布不均匀时，Fisher精确检验比传统的卡方检验更为精确。\n参数：选择二分类变量</p>\|nodeinputnumber=4\|nodeoutputnumber=3\|nodeloopsupport=是\|nodeifswitchsupport=否\|nodeavailableplotlist=nodenoplotoutput\|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream\|nodeconfiguration=VariableList;DropManu;Text\|nodeinputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■\|nodeoutputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■\|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/~~Fisher精确检验_Plus~~\|previousnode=[[秩和检验]]\|nextnode=[[~~卡方检验~~]]}}{{Navplate AlgorithmNodeList}}[[Category:频数表检验]]		{{Infobox nodebasic
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			[[Category:频数表检验]]