statsmodels.stats.contingency_tables.SquareTable¶
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class statsmodels.stats.contingency_tables.SquareTable(table, shift_zeros=
True)[source]¶ 用于分析方形列联表的方法。
- Parameters:¶
- tablearray_like
一个方形的列联表，或转换为方形形式的DataFrame。
- shift_zerosbool
如果为真且任意单元格计数为零，则将0.5添加到表中的所有值。
- Attributes:¶
- chi2_contribs
返回对独立性卡方统计量的贡献。
返回的表格包含了每个单元格对卡方检验统计量的贡献，用于检验行和列是否独立的原假设。
- cumulative_log_oddsratios
返回累积对数比值比。
对于具有有序行和列的列联表，累积对数比值比是通过将所有单元格向左/右和上/下折叠到给定点，以获得可以从其中计算对数比值比的2x2表来计算的。
- cumulative_oddsratios
返回列联表的累积比值比。
查看累积对数比值比的文档。
- fittedvalues
返回在独立性假设下的拟合单元格计数。
返回的单元格计数是在表格的行和列相互独立的模型下的估计值。
- independence_probabilities
返回在独立性假设下的拟合联合概率。
返回的表是外部的（行，列），其中行和列是行和列的估计边际分布。
- local_log_oddsratios
返回局部对数比值比。
局部对数优势比是针对相邻的2x2子表计算的对数优势比。
- local_oddsratios
返回局部优势比。
查看 local_log_oddsratios 的文档。
- marginal_probabilities
估计行和列的边际概率分布。
- rowndarray
边际行概率
- colndarray
边际列概率
- resid_pearson
返回皮尔逊残差。
皮尔逊残差是在表格的行和列相互独立的模型下计算的。
- standardized_resids
返回在独立性假设下的标准化残差。
注释
这些方法仅应在表格的行和列具有相同类别时使用。如果table作为Pandas DataFrame提供，行和列索引将被扩展以创建一个方形表格，在缺少行或列的地方插入零。否则，表格应以方形形式提供，行和列类别（隐式）按相同顺序排列。
方法
from_data(数据[, shift_zeros])从数据构建一个Table对象。
homogeneity([method])比较行和列的边际分布。
summary([alpha, float_format])生成分析的摘要。
symmetry([method])测试联合分布的对称性。
评估名义因素的独立性。
test_ordinal_association([row_scores, ...])评估两个有序变量之间的独立性。
属性
返回对独立性卡方统计量的贡献。
返回累积对数比值比。
返回列联表的累积比值比。
返回在独立性假设下的拟合单元格计数。
返回在独立性假设下的拟合联合概率。
返回局部对数比值比。
返回局部优势比。
估计行和列的边际概率分布。
返回皮尔逊残差。
返回在独立性假设下的标准化残差。