kappa系数计算实例（kappa系数,如何计算每一分类的kappa和总体kappa）
本文目录
- kappa系数,如何计算每一分类的kappa和总体kappa
- kappa系数是什么kappa系数介绍
- kappa系数怎么计算
- prism如何计算kappa系数
- matlab怎么计算kappa系数
- 一致性统计kappa系数
- 三个变量怎么计算kappa值
kappa系数,如何计算每一分类的kappa和总体kappa
Kappa系数：是一种计算分类精度的方法。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。
两幅栅格图的kappa计算公式为 k = (Po-Pc)/(1-Pc)
设栅格总象元数为n，真实栅格为1的象元数为a1，为0的象元数为a0，模拟栅格为1的象元数为b1，为0的象元数为b0，两个栅格对应象元值相等的象元数为s，则
Po = s/n， Pc = (a1*b1+a0*b0)/(n*n)
在arcmap里，a1、a0、b1、b0从属性表可读出，s用raster calculator配合con()函数不难求出。
kappa计算结果为-1~1，但通常kappa是落在 0~1 间，可分为五组来表示不同级别的一致性：0.0~0.20极低的一致性(slight)、0.21~0.40一般的一致性(fair)、0.41~0.60 中等的一致性(moderate)、0.61~0.80 高度的一致性(substantial)和0.81~1几乎完全一致(almost perfect)。
kappa系数是什么kappa系数介绍
Kappa系数是一种计算分类精度的方法,它是通过把所有地表真实分类中的像元总数乘以混淆矩阵对角线的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的.
kappa系数怎么计算
kappa系数
两幅栅格图的kappa计算公式为 k = (Po-Pc)/(1-Pc)
设栅格总象元数为n，真实栅格为1的象元数为a1，为0的象元数为a0，模拟栅格为1的象元数为b1，为0的象元数为b0，两个栅格对应象元值相等的象元数为s，则
Po = s/n， Pc = (a1*b1+a0*b0)/(n*n)
在arcmap里，a1、a0、b1、b0从属性表可读出，s用raster calculator配合con()函数不难求出。
kappa计算结果为-1~1，但通常kappa是落在 0~1 间，可分为五组来表示不同级别的一致性：0.0~0.20极低的一致性(slight)、0.21~0.40一般的一致性(fair)、0.41~0.60 中等的一致性(moderate)、0.61~0.80 高度的一致性(substantial)和0.81~1几乎完全一致(almost perfect)。
prism如何计算kappa系数
可以计算KAPPA系数。
打开Prism主界面，输入数据之后，点击Analyze，即可弹出统计方法选项卡。
打开主界面，选择分析功能。
选择合适的统计方法。
接下来选择实验设计方案、分析方法、方差齐性检验以及双尾检验方法，点击OK。
prism是非常强大的医学绘图分析软件，专为科学研究而设计。
matlab怎么计算kappa系数
Error using ==》 confusionmat at 72
G and GHAT need to be vectors or 2D character arrays.
以上是计算混淆矩阵出现的问题。
一致性统计kappa系数
这是十分正常的。P值小于0.001只是表明你的kappa系数明显大于0，也就是你的样本显示出的一致性并不是由于随机造成的。你的kappa系数是0.712，接近1，因此明显大于0是应该的，这是一个自然而然的结果，不要担心。如果此时P值大于0.05反而不妙，说明你的样本显示出的一致性是由于随机造成的，也就是不能肯定你的两个结果或方法存在一致性。
三个变量怎么计算kappa值
好中差分别用123来表示，将数据录入到spss中
接着，我们再给数据加权，用频数作为加权变量，
接着，打开菜单：分析--描述统计-交叉表，将两个变量分别放入行和列变量
设置输出的描述性统计，这里就是输出kappa系数的地方
勾选kappa系数，然后点击继续按钮
回到了主菜单，我们点击ok按钮
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