kappa系数(除了总体精度和kappa系数)

kappa系数，除了总体精度和kappa系数？

如下，还有生产者精度和用户精度 Class Reference Classified Number Producers Users Name Totals Totals Correct Accuracy Accuracy ---------- ---------- ---------- ------- --------- ----- Unclassified 0 0 0 --- --- forest 3 1 1 33.33% 100.00% grass 5 4 3 60.00% 75.00% yanshi 22 22 20 90.91% 90.91% ruotu 9 8 5 55.56% 62.50% nongzuowu 11 15 10 90.91% 66.67% river 0 0 0 --- --- Totals 50 50 39 Overall Classification Accuracy = 78.00% 生产则精度=正确分类数/某类别总数 用户精度=正确分类数/（正确分类数+错分到某类别总数） 当然是生产则精度和用户精度都大最好 当然是最大似然法最好，马氏距离、最小距离法都是最大似然法的简化。

希腊字母r如何读？

希腊字母γ的读音是

“Gama”；

表示电导系数。Αα：Alpha /'ælfə／

Ββ：Beta /'bi:tə／

Γγ：Gamma /'gæmə／

Δδ：Delte /'deltə／

Εε：Epsilon /'epsɪlɒn/

Ζζ：Zeta /'zi:tə／

Εη：Eta /'i:tə／

Θθ：Theta /'θi:tə／

Ιι：Iota /aɪ＇əʊtə／

Κκ：Kappa /'kæpə／

∧λ：Lambda /'læmdə／

Μμ：Mu/mju:/

Νν：Nu /nju:/

Οο：／əuˈmaikrən/

∏π：／paɪ／

Ρρ：／rəʊ／

∑σ：／＇sɪɡmə／

Ττ：／tɔ：／或／taʊ／

Υυ：／ˈipsɪlon/

Φφ：／faɪ／

Χχ：／kaɪ／

Ψψ：／ps/

Ωω：／＇əʊmɪɡə／

r语言中kappa一致性如何计算？

在R语言中，可以使用kappa2函数来计算kappa一致性。该函数需要输入两个变量，其中一个是实际观察到的数据，另一个是预测值。这两个变量都需要以向量形式输入，其中观察到的数据应该是分类变量，而预测值可以是分类变量或连续变量。函数的语法如下：

kappa2(actual, predicted)

其中，actual代表实际观察到的数据，predicted代表预测值。函数会返回一个数字，代表kappa一致性的值。kappa一致性的范围在-1到1之间，0代表随机一致性，1代表完全一致，而负数则代表系统性偏差。

需要注意的是，在使用该函数前，需要先加载irr包。可以使用以下语句加载：

library(irr)

然后就可以开始计算kappa一致性了。

μβ怎么念？

μ：读作 缪 Mu

β： 读作 贝塔 Beta

其它希腊字母读法如下：

Αα：阿尔法 AlphaΓγ：伽玛 GammaΔδ：德尔塔 DelteΕε：艾普西龙 Epsilonζ ：捷塔 ZetaΖη：依塔 EtaΘθ：西塔 ThetaΙι：艾欧塔 IotaΚκ：喀帕 Kappa∧λ：拉姆达 LambdaΝν：拗 NuΞξ：克西 XiΟο：欧麦克轮 Omicron∏π：派 PiΡρ：柔 Rho∑σ：西格玛 SigmaΤτ：套 TauΥυ：宇普西龙 UpsilonΦφ：fai PhiΧχ：器 ChiΨψ：普赛 PsiΩω：欧米伽 Omega

kappa值的含义？

评分者间一致性统计量Kappa可用于评价两个有序尺度或名义尺度分类资料的一致性。Kappa值，包括Kappa系数（κ）和加权Kappa系数（κw），及其标准误和95%CI。κ取值在-1～+ l之间，κ=1时，表明两次判断（或两人判断）完全一致；κ=-1时，表明完全不一致；-1＜κ＜0时，观察一致性小于机遇一致性；κ=0，表明一致性完全由机遇造成。实际应用中κ只有在0～+1时判断一致性才有意义。κ越大，说明一致性越好。一般而言，κ值＜0.4时，表明一致性较差；0.40＜κ≤0.60时，表明中度一致；0.60＜κ≤0.80时，表明有较高度的一致性；κ＞0.80时，表明有极好的一致性。

（一起学统计工具：主编或参编各种统计软件教材共9本。）