血沉方程值计算公式
k方值的实际意义？
k方值的意义？
1、K的平方的观测值是具体频数与基础理论频数误差平方米与基础理论频数比例的累计和。
2、K的平方的观测值越多,表明“X与Y有关系”创立的概率越多。
3、计算方法:K^2 = n*(ad - bc)^2/[(a b)(c d)(a c)(b d)]其中n=a b c d为样本容量。
k方检验是什么：卡方检验便是统计样本的具体观测值与基础理论推论值间的偏离程度。具体观测值与基础理论推论值间的偏离程度就决定卡方值的大小。 卡方检验是主要用途非常广的一种假设检验方式，他在归类材料统计推断中的应用，包含：2个率或两个构成比比较的卡方检验；好几个率或多个构成比比较的卡方检验及其归类资料的相关性分析等。
k方值的实际意义？
血沉方程式K值超过正常的标准值时，体现红细胞聚集性提升，血沉增快。血沉与方程式K值的关系：
1.血沉增快，且K值大，表明红细胞聚集性强，血沉毫无疑问快。
2.血沉正常，但K值大，表明红细胞比容提高，且红细胞聚集性不太高，表明血沉或是快。
3.血沉快，但K值正常的，表明红细胞比容降低，但红细胞聚集性并不高，具体血沉并不悦。
4.血沉正常，K值也正常，血沉一定正常的，表明红细胞聚集性不太高。
k方值的实际意义？
独立性检验是应用统计学的一种检验方式。与适合性检测同属于X2检验（即卡方检验，英文名字：chi square test）它是依据频次材料分辨两大类因素彼此之间有关或互不相关的假设检验。
假定有两个分类变量X和Y，它们的值域分另为{x1, x2}和{y1, y2}，其样版频数列联表为：
y1
y2
累计
x1
a
b
a b
x2
c
d
c d
累计
a c
b d
a b c d
若想推论的探讨为H1：“X与Y有关系”，可以借助独立性检验来调查2个自变量是不是有关系，并且能较精确地得出这类判断的靠谱水平。实际的做法是，由表格中的数据计算随机变量K^2的值（即K的平方米）
K2 = n (ad - bc) 2 / [(a b)(c d)(a c)(b d)]，其中n=a b c d为样本容量
K2的值越多，表明“X与Y有关系”创立的概率越多。
当表中数据a，b，c，d都不低于5时，能够查看下列来确定结果“X与Y有关系”的可信水平：
P(K^2≥k)
0.50
0.40
0.25
0.15
0.10
k
0.455
0.708
1.323
2.072
2.706
P(K^2≥k)
0.05
0.025
0.010
0.005
0.001
k
3.841
5.024
6.635
7.879
10.828
比如，当“X与Y有关系”的K2自变量的数值6.109，依据报表，由于5.024≤6.109lt6.635，因此“X与Y有关系”创立的概率为1-0.025=0.975，即97.5\\%。