McNemar检验，最常用的用法是用来检验列联表的相似性，但实际上它也可以用来检验两个相关样本是否来自同一分布。 对于用McNemar检验检验列联表，举一个简单的保险场景下的例子如下： 比如用两个数据模型来识别投保人在未来一年是否会发生损失，在两个数据模型下，有a个人无论在模型1还是模型2下始终都处于不发生损失的组，有b个人在模型1下处于不发生损失组、而在模型2下处于发生损失组；有c个人在模型

前一篇文章说了McNemar检验，除了最常用的用法是用来检验列联表的相似性之外，它还可以用来检验两个相关样本是否来自同一分布。这里主要说一下后面这个问题。前一个问题，请看如下的文献： 谈谈 Python 中的 McNemar 检验(一)-CSDN博客 我们还是使用保险的例子。两个数据模型对出险次数进行预测，得到的两个次数分布如下： 出险次数模型1模型200.670320 0.677057 1

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 使用SPSS的McNemar检验两种深度学习模型的差异性 前言简述：一、McNemar检验1.1来源1.2 两配对样本的McNemar(麦克尼马尔)变化显著性检验1.3 适用范围：1.4 基于对深度学习模型检测下的检测数据要求： 二、使用SPSS的McNemar检验2.1 前置2.2 问题定义2.3 使用SPSS2.3

目录 学习目的软件版本原始文档配对设计卡方检验一、实战案例读数据 二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读第一，卡方检验结果第二，分析统计结果 五、规范报告1、规范表格2、规范文字 学习目的 SPSS第十七讲 | 配对设计卡方检验怎么做？ 软件版本 IBM SPSS Statistics 26。 原始文档 《小白爱上SPSS》课程 #统计原理 配对设计卡方检验 配

1，chi-square test 卡方检验分为三种类型： 1，卡方拟合优度检验。主要用于下面两种情况：1），判断某一组数是否服从某个分布；2），判断某一组数是否以某个期望的频率出现（如果期望的频率服从某个分布，那就跟1一样了）。 零假设H0: 种类1,2，…n发生的概率分别为p1,p2,…pn； 备择假设HA：种类1,2，…n发生的概率不同于H0中的概率。 卡方统计量计算如下： 统