卡方分布密度曲线python代码
时间: 2024-10-15 20:01:44 浏览: 5
卡方分布(Chi-squared distribution),也称为χ²分布,是一种连续概率分布,在统计学中常用于检验数据的拟合度或其他变量的相关性。在Python中,我们可以使用`scipy.stats`库来生成卡方分布的密度函数图。
以下是一个简单的例子,展示如何使用Python和matplotlib库绘制卡方分布的密度曲线:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import chi2
# 设置随机数种子以便于复现结果
import numpy as np
np.random.seed(0)
# 定义x轴的取值范围和步长
df = 4 # 分布自由度,例如正态分布的残差平方次数
x = np.linspace(chi2.ppf(0.001, df), chi2.ppf(0.999, df), 100) # 概率积分变换得到均匀分布的区间
# 计算每个x值对应的卡方密度
pdf = chi2.pdf(x, df)
# 绘制密度曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x, pdf, 'r-', linewidth=2, label=f"χ²(df={df})")
plt.title('Chi-Squared Distribution Density Curve')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
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卡方分布概率密度函数python代码
卡方分布是一种常见的概率分布,用于描述随机变量的平方和。在Python中,可以使用SciPy库中的stats模块来计算卡方分布的概率密度函数(PDF)。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import chi2
# 设置自由度
df = 3
# 设置x轴的取值范围
x = np.linspace(0, 10, 100)
# 计算卡方分布的概率密度函数
pdf = chi2.pdf(x, df)
# 打印结果
print(pdf)
```
在上述代码中,首先导入了必要的库,然后设置了卡方分布的自由度(df),这是卡方分布的一个参数。接下来,使用`np.linspace`函数生成了一个包含100个等间距值的数组,作为x轴的取值范围。然后,使用`chi2.pdf`函数计算了卡方分布的概率密度函数,并将结果存储在变量`pdf`中。最后,通过打印`pdf`可以查看计算得到的概率密度函数值。
写一段生成卡方分布表的python代码
以下是一段生成卡方分布表的 Python 代码:
```python
from scipy.stats import chi2
# 设置自由度范围和置信度水平列表
dof_range = range(1, 31)
alpha_values = [0.1, 0.05, 0.025, 0.01, 0.005, 0.001]
# 输出表头
print("自由度 | " + " | ".join([f"{alpha:.3f}" for alpha in alpha_values]))
# 遍历自由度和置信度水平
for dof in dof_range:
chi2_values = [chi2.isf(alpha, dof) for alpha in alpha_values]
# 输出卡方值
print(f"{dof:<7} | " + " | ".join([f"{chi2_val:.3f}" for chi2_val in chi2_values]))
```
代码使用了 Scipy 库中的 `chi2` 函数生成卡方分布表。首先,代码设置了自由度范围和置信度水平列表。随后,通过遍历自由度和置信度水平,计算卡方分布表中的值。最后,使用 `print` 函数输出表格。该代码会输出一个卡方分布表,表格的行对应自由度,列对应置信度水平,单元格中的值为卡方分布表中对应自由度和置信度水平的卡方值。
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