Cramér's V的python实现
时间: 2024-05-01 22:17:20 浏览: 20
Cramér's V 的 Python 实现可以通过使用 scipy 包中的 stats 模块来实现。具体的实现方法可以参考以下代码:
```
from scipy.stats import chi2_contingency
from math import sqrt
def cramers_V(confusion_matrix):
chi2 = chi2_contingency(confusion_matrix)[0]
n = confusion_matrix.sum()
phi2 = chi2 / n
r, k = confusion_matrix.shape
phi2corr = max(0, phi2 - ((k-1)*(r-1))/(n-1))
rcorr = r - ((r-1)**2)/(n-1)
kcorr = k - ((k-1)**2)/(n-1)
return sqrt(phi2corr / min((kcorr-1), (rcorr-1)))
```
以上代码可以计算并返回 Cramér's V 的值,其中传入的参数 confusion_matrix 是一个混淆矩阵。
相关问题
解释一下 Cramér–Rao lower bound
Cramér–Rao lower bound是一种统计学中的理论,它给出了估计量的最小方差的下界。该下界表明,对于任何无偏估计量,其方差不会小于Cramér–Rao lower bound。换句话说,如果使用无偏估计器进行估计,那么它最好的精度是可以通过Cramér–Rao lower bound来限制的。
具体而言,设θ是待估参数,X是一个样本,f(X;θ)是X的概率密度函数。令g(X)是θ的无偏估计量,即E[g(X)] = θ。那么Cramér–Rao lower bound可表示为:
Var[g(X)] ≥ [1 / I(θ)],
其中I(θ)是关于θ的Fisher信息量,它反映了在θ的邻域内,X中包含的关于θ的信息量的多少。
需要注意的是,Cramér–Rao lower bound并不是一个具体的数值,而是一个理论上的下限。它的作用在于帮助我们评估一个给定的估计器的性能,以及指导我们如何选择更好的估计器。
r语言里的actuar的ruin函数
在R语言中,actuar包是一个用于保险和金融领域建模的包。ruin函数是该包中的一个函数,用于计算保险公司破产的风险。
具体来说,ruin函数用于计算保险公司的累计赔付额和投资收益之间的差异,以确定公司能否承受未来的赔付负担。如果累计赔付额超过投资收益,那么公司将面临破产的风险。
该函数的语法如下:
```
ruin(x, model, ...)
```
其中,x是一个数字向量,表示每一时刻的赔付额;model是一个字符串,表示使用的模型类型,可选的模型包括"Classical Cramér-Lundberg model"、"Cramér-Lundberg model with stochastic return on investments"和"Discrete time risk model with stochastic return on investments"等;...表示其他可选参数。
例如,下面的代码演示了如何使用ruin函数计算一个保险公司的破产风险:
```
library(actuar)
x <- c(10, 20, 30, 40, 50) # 赔付额
ruin(x, model = "Cramér-Lundberg model with stochastic return on investments")
```