Python实现Friedman检验

最新推荐文章于 2025-10-07 17:53:24 发布
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本文介绍了Python中利用SciPy库的friedmanchisquare()函数进行Friedman检验，这是一种非参数的ANOVA方法，用于比较相关性数据的差异。通过举例展示了如何分析多个模型的F1 score值，得出结论：当p值大于显著性水平时，模型间无显著差异。

Python实现Friedman检验

Friedman检验也叫基于秩和的变异数分析（Rank-Based Analysis of Variance, ANOVA），是一种非参数检验方法，用于比较多组相关性数据的差异性。

在Python中，可以使用SciPy库中的friedmanchisquare()函数来实现Friedman检验。该函数的语法格式如下：

scipy.stats.friedmanchisquare(*args)

其中，*args表示传入要比较的多组数据，每组数据为一个一维数组。

接下来，我们以一个例子来说明如何使用Python进行Friedman检验。

假设我们有三个模型，每个模型按照不同的参数设置，跑出了不同的F1 score值，数据如下：

import numpy as np
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Python中的弗里德曼检验
code_welike的博客
09-23 1171
在统计学中，弗里德曼检验（Friedman test）是一种非参数检验方法，用于比较多个相关样本的差异。弗里德曼检验的原假设是多个相关样本的总体没有差异，而备择假设是至少存在一对样本具有显著差异。弗里德曼检验的统计量基于秩次数据，因此它对于数据的分布没有要求，适用于非正态的情况。接下来，我们需要准备我们的样本数据。我们可以将样本数据表示为一个二维数组，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个观测值。如果p-value小于显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设，说明至少存在一对样本具有显著差异。
python弗里德曼检验（Friedman Test）
data+scenario+science+insight
07-27 8606
python弗里德曼检验（Friedman Test） 如果数据不服从正态分布，其中一种处理方法是可以使用Friedman test等非参数检验方法。 使用Friedman 检验可以确定随机区组设计中的中位数处理效应是否存在差异。 例如，药厂研究人员想要针对一组幼崽窝中的动物，评估三种药物疗法对酶活性的效应中位数。研究人员使用幼崽作为区组，因为她想要说明不同幼崽窝之间的遗传差异。 要使用此检验，必须满足以下条件： 响应变量必须为连续变量或顺序变量。 处理必须是类别。 必须有一个..
python 实现 Friedman统计检验
qq_44786673的博客
06-27 861
python 实现 Friedman统计检验基于此，Friedman检验F_F被定义为：![在这里插入图片描述](https://img-其中，N表示数据集的数量，k表示算法个数，r^j_i表示第j个算法在第i个数据集的排名。以数组形式传入需要比较的值，本例比较的是6个算法，13个数据的排名，定义Friedman函数，调用Friedman函数，输出结果：11.2。
Friedman检验 及其相关的排序（Ranking）
最新发布
weixin_44012667的博客
10-07 807
概念解释与计算Friedman检验一种基于排名的非参数检验，用于判断多个相关样本（如多个算法在多个数据集上的表现）是否存在显著差异。平均排名（$R_j \）每个算法在所有数据集上排名的平均值。这是Friedman排名的直接依据，值越小表示综合性能越好。Nemenyi检验Friedman检验显著后使用的事后检验，用于两两比较。关键差异（CD）CDqαkk16NCDqα​6Nkk1​​。两个算法的平均排名之差必须大于CD值，其差异才被认为是统计显著的。CD图。
西瓜书-模型评估与选择Friedman检验python实现
huangjiaaaaa的博客
03-22 5204
冗长的定义。。 计算Tf的函数在最底下，目前只实现了计算Tf，后续的有时间补上 import numpy as np data = np.array([[1,2,3],[1,2.5,2.5],[1,2,3],[1,2,3]])#书上的数据 def Friedman(n,k,data_matrix): ''' Friedman检验 参数：数据集个数n, 算法种数k,...
机器学习：Friedman检验与Nemenyi后续检验，Python实现
master_hunter的博客
10-01 8544
前言 本人大数据专业初入大三刚刚接触机器学习这一课程，教材是最典型的西瓜书，第一次作业当然就是利用本专业语言多功能python语言结合书内容尝试自己构建P-R曲线以及延伸指标曲线。当然初入一些算法和机器学习的一些库还不是很熟练掌握，有待提升自己的编程结合能力。在此领域本人有诸多不明确疑问，可能文章会有些许错误，望大家在评论区指正，本篇文章错误将会不断更正维护。 具体代码实现参考：https://blog.youkuaiyun.com/qqMiSa/article/details/98660515 提示：以下...
python画弗里德曼（Friedman） 检验和秩和检验（Nemenyi）检验图
大模型天花板
05-22 4212
python画弗里德曼（Friedman） 检验和秩和检验（Nemenyi）检验图 画好后效果图 实现代码如下 import matplotlib.pyplot as plt #算法平均排名 _alg_=[1.405,2.643,2.786,2.167] y=[1,2,3,4]#alg1,alg2,alg3,alg4 通过Nemenyi测试计算得到的临界值CD CD=1.024 h_CD=CD/2 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.scatter(_alg_,y,s=10
python实现Friedman 秩方差分析 (附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
11-27 198
python实现Friedman 秩方差分析 (附完整源码)
如何用Python实现Friedman检验的事后比较？
04-03
好的，用户想了解如何在Python中实现Friedman检验的事后比较。首先，我需要回忆一下Friedman检验的基本概念和应用场景。Friedman检验是非参数方法，用于比较三个或更多相关组之间的差异，通常用于重复测量或匹配样本...
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】多样本Friedman检验（附python代码实现）
qq_36130719的博客
08-07 661
Friedman检验，是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法，其原理假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异。与比较两个样本大小关系的假设检验可以分成适用于独立样本和相关样本的两大类一样，在比较三个以上样本大小关系的非参数统计检验中，也有两类基本设计。第一种设计涉及若干独立的随机样本。这些样本的样本量可以相同也可以不同，而且每个样本中的每个个体与其它样本中的任何个体无对应关系。这种检验多个独立总体大小的非参数方法主要有Kruskal-Wallis检验和推广的中位数检验。
Friedman检验
lihe的博客
11-25 8488
一、定义 弗里德曼(Friedman检验)检验即 “弗里德曼双向秩方差分析”，是多个(相关)样本齐一性的统计检验。 该方法是弗里德曼 (M.Friedman) 1973年提出的 。弗里德曼检验前提要求：1.顺序级数据；2.三个或更多组；3.相关的小组；4.从搭配的数值中随机地抽取样本 。 二、GraphPad Prism中的Friedman test 《Prism 9用户指南》： https://www.graphpad-prism.cn/guides/prism/9/statistics/how_the
Friedman 检验--Matlab
Q的博客
02-28 4567
MATLAB,friedman检验工具箱的使用
Frideman检验及matlab代码
weixin_46271668的博客
04-22 9465
Frideman检验及matlab代码
机器学习之Friedman检验
dundunmm的博客
12-08 3215
Friedman检验是一种非参数统计检验方法，常用于比较多个相关样本（即重复测量数据）之间的差异是否显著。它是方差分析的一种非参数替代方法，适用于数据不满足正态分布或方差齐性的情况。Friedman检验在机器学习性能比较中是一种重要工具，能够帮助研究人员科学地评估算法效果差异。后续可以在论文中用到。
friedman test matlab,请问好心人，用SAS进行friedman检验的程序代码是什么啊？
weixin_42361608的博客
03-17 461
The Followingis the code and example for Friedman testSAS program for the Friedman TestDATA Fried;INPUT BLOCK $ TRTMENT $ YIELD@@;CARDS;1 A 32.6 1 B 36.4 1 C 29.5 1 D 29.42 A 42.7 2...
【机器学习】西瓜书Friedman检验 公式计算推导及理解
CrystalLuo0827的博客
09-10 2136
Friedman检验统计量 Q 服从自由度为 k-1 的卡方分布是因为：- 平均排名 r_i 在大样本下近似正态分布。- 统计量的构造与平方和形式相关，这通常对应卡方分布。- 自由度为 k-1 是因为在 k 个处理中，只有 k-1 个处理的排名均值是独立的，最后一个处理的排名可以由前面的值推导出。这种卡方分布的近似让我们可以基于 Q 统计量进行假设检验，判断处理之间是否存在显著差异。
Friedman检验MATLAB实例
wa522528的博客
04-23 4481
Friedman检验MATLAB实例
【学习记录】列联表检验、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验
weixin_51120349的博客
12-19 4307
那么，在每个数据集上将算法从好到坏排名，得到算法在各个数据上的名次，如果有多个算法在同一数据集上性能相同，则平分名次，数据集d3中算法b和c的准确率相同，所以将2、3名平分给b和c，所以b和c的名次都是(2+3)/2=2.5。在大样本情况下：ni>5时，N越大，kw在零假设下近似服从自由度为(k-1)的卡方分布，此时KW 统计量可利用卡方分布进行检验(其中Ri为每组的秩和，Ni为每组的样本个数)。卡方统计量构造的核心思想是：理论频率和实际频率差异的加权平均，这个差异越小，表示独立性越好；
Friedman test
DeniuHe的博客
11-11 701
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