基于python的卡方检验代码
时间: 2023-11-13 22:05:40 浏览: 45
以下是基于Python的卡方检验代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import chi2
def chi_square_test(observed_values, expected_values):
"""
:param observed_values: 观测值数组
:param expected_values: 期望值数组
:return: 卡方值和p值
"""
# 确定自由度
df = len(observed_values) - 1
# 计算卡方值
chi2_val = np.sum((observed_values - expected_values) ** 2 / expected_values)
# 计算p值
p_val = 1 - chi2.cdf(chi2_val, df)
return chi2_val, p_val
```
其中,`observed_values`是观测值数组,`expected_values`是期望值数组。可以使用该函数进行卡方检验并得到卡方值和p值。注意,该函数使用了NumPy和SciPy库,需要提前安装。
相关问题
Yates 校正卡方检验
Yates校正卡方检验是一种用于比较两个分类变量之间的关联性的统计检验方法。它是基于卡方检验的一种改进方法,主要用于2x2的列联表。
下面是使用Python进行Yates校正卡方检验的示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
# 创建2x2的列联表
observed = np.array([[a, b], [c, d]])
# 进行Yates校正卡方检验
chi2, p_val, _, _ = chi2_contingency(observed, correction=True)
# 输出结果
print("Chi-square statistic:", chi2)
print("P-value:", p_val)
```
在实际应用中,你需要将`a`、`b`、`c`和`d`替换为你自己的数据。`a`表示第一组中满足某个条件的样本数量,`b`表示第一组中不满足该条件的样本数量,`c`表示第二组中满足该条件的样本数量,`d`表示第二组中不满足该条件的样本数量。
函数`chi2_contingency()`返回四个值,其中`chi2`是校正后的卡方统计量,`p_val`是对应的p值。你可以根据p值来判断两个变量之间是否存在显著关联。
请注意,Yates校正卡方检验主要适用于样本量较小的情况,对于大样本量的情况,通常使用普通的卡方检验即可。
写一段python马氏性检验的代码
以下是一段 Python 马氏性检验的代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import chi2
def mahalanobis_distance(x, mean, cov):
x_minus_mean = x - mean
inv_covmat = np.linalg.inv(cov)
left_term = np.dot(x_minus_mean, inv_covmat)
mahal = np.dot(left_term, x_minus_mean.T)
return mahal
def mahalanobis_test(data, alpha):
n = data.shape[0]
p = data.shape[1]
mean = np.mean(data, axis=0)
cov = np.cov(data.T)
distances = []
for i in range(n):
x = data[i]
mahal = mahalanobis_distance(x, mean, cov)
distances.append(mahal)
distances = np.array(distances)
threshold = chi2.ppf(1-alpha, p)
outliers = np.where(distances > threshold)[0]
return outliers
```
这段代码实现了马氏距离的计算和基于马氏距离的异常检测。给定一个数据集,我们首先计算数据集的均值和协方差矩阵,然后计算每个数据点与均值之间的马氏距离。最后,我们使用卡方分布来计算异常值的阈值,并将大于阈值的数据点标记为异常值。