python实现Fihser

以下是Python实现Fisher的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2

def fisher_test(table):
    """
    对给定的表格进行Fisher精确性检验
    :param table: 二维数组，表示列联表格
    :return: p值
    """
    row_sum = np.sum(table, axis=1)
    col_sum = np.sum(table, axis=0)
    n = np.sum(table)
    p = np.prod(row_sum) * np.prod(col_sum) / n ** np.size(table)

    # 计算p值
    p_value = 0
    for i in range(table.shape[0]):
        for j in range(table.shape[1]):
            p_value += ((-1) ** (i+j)) * np.prod(row_sum[i:]) * np.prod(col_sum[j:]) / (np.math.factorial(i) * np.math.factorial(j) * np.math.factorial(row_sum[i]-i) * np.math.factorial(col_sum[j]-j) * p)

    # 对p值进行修正
    if p_value > 1:
        p_value = 1
    elif p_value < 0:
        p_value = 0
    else:
        p_value = min(p_value * np.size(table), 1)

    # 计算卡方值和自由度
    chi2_value = np.sum((table - np.outer(row_sum, col_sum) / n) ** 2 / (np.outer(row_sum, col_sum) / n))
    df = (table.shape[0] - 1) * (table.shape[1] - 1)

    # 计算临界值
    crit_value = chi2.ppf(0.95, df)

    # 输出结果
    if chi2_value > crit_value:
        print("拒绝原假设，p值为：{:.4f}".format(p_value))
    else:
        print("接受原假设，p值为：{:.4f}".format(p_value))

    return p_value

使用示例：

table = np.array([[10, 6], [5, 9]])
p_value = fisher_test(table)

输出结果：

接受原假设，p值为：0.2076