statsmodels.stats.contingency_tables.Table2x2¶
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class statsmodels.stats.contingency_tables.Table2x2(table, shift_zeros=
True)[source]¶ 可以对2x2列联表执行的分析。
- Parameters:¶
- tablearray_like
一个2x2的列联表
- shift_zerosbool
如果为真，如果任何单元格等于零，则将0.5添加到表格的所有单元格中。
- 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。
- log_oddsratio
返回2x2表的对数比值比。
- log_oddsratio_se
返回对数比值比的标准误差。
- log_riskratio
返回风险比的对数。
- log_riskratio_se
返回风险比对数的标准误差。
- 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
- oddsratio
返回2x2表的比值比。
- 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。
- riskratio
返回2x2表的风险比。
风险比是相对于行计算的。
- standardized_resids
返回在独立性假设下的标准化残差。
注释
这里使用的推理程序都是基于一个抽样模型，其中单位是独立且同分布的，每个单位根据两个分类变量进行分类。
请注意，对于风险比率，分析在列联表的行和列之间不是对称的。这两行定义了人口子组，第0列是“事件”的数量，第1列是“非事件”的数量。
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。
log_oddsratio_confint([alpha, method])对数优势比的置信水平。
log_oddsratio_pvalue([null])关于对数比值比的假设检验的P值。
log_riskratio_confint([alpha, method])对数风险比的置信区间。
log_riskratio_pvalue([null])关于对数风险比的假设检验的p值。
oddsratio_confint([alpha, method])优势比的置信区间。
oddsratio_pvalue([null])关于比值比的假设检验的P值。
riskratio_confint([alpha, method])风险比率的置信区间。
riskratio_pvalue([null])关于风险比的假设检验的p值。
summary([alpha, float_format, method])总结2x2表格分析的结果。
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。
返回2x2表的对数比值比。
返回对数比值比的标准误差。
返回风险比的对数。
返回风险比对数的标准误差。
估计行和列的边际概率分布。
返回2x2表的比值比。
返回皮尔逊残差。
返回2x2表的风险比。
返回在独立性假设下的标准化残差。