from scipy.stats import chi2_contingency

时间: 2024-04-01 16:36:40 浏览: 167
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scipy.norm文档1

这是一个Python模块中的代码行，用于导入scipy库中的chi2_contingency函数。它是一种用于卡方检验的方法，用于评估两个分类变量之间的相关性。卡方检验可以检查两个分类变量之间是否存在关联，即它们的分布是否相互依赖。chi2_contingency函数可以计算卡方检验统计量、p值和自由度等结果，用于评估两个分类变量之间的关联性以及该关联性的显著性水平。这种方法通常用于统计分析、社会科学、生物学等领域中的数据分析。希望这能帮到你！
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解释下列代码import pandas as pd from scipy.stats import chi2_contingency import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 读取Excel文件 df = pd.read_excel("大学生职业选择意向影响因素调查2.1合并.xlsx", sheet_name="Sheet1") # 对每一列进行频数计算 for col in df.columns: freq = df[col].value_counts() print(freq) freq_data = {} for col in df.columns: freq_data[col] = df[col].value_counts() # 将频数数据转换为DataFrame格式 freq_table = pd.DataFrame(freq_data) # 显示结果 print(freq_table) # 读取Excel表格数据 df = pd.read_excel("大学生职业选择意向影响因素调查2.1合并.xlsx", sheet_name="Sheet1") cols1 = df.columns[:25] cols2 = df.columns[25:28] results = [] # 对每一对列进行卡方分析 for col1 in cols1: for col2 in cols2: observed = pd.crosstab(df[col1], df[col2]) chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed) results.append({'column1': col1, 'column2': col2, 'chi2': chi2, 'p': p}) # 输出结果 for result in results: print(result)

1. 导入 pandas 和 scipy.stats 库，以及禁止警告输出 2. 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 格式 3. 对每一列进行频数计算，并输出结果 4. 将每一列的频数数据转换为 DataFrame 格式，并输出结果 5. 对...

from scipy.stats import chi2_contingency # 构建列联表 observed = [[15, 20], [13, 18]] # 计算卡方值、p值、自由度、期望的频数 chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed) # 显著性水平为0.05 alpha = 0.05 # 与显著性水平进行比较，得出结论 if p < alpha: print("拒绝原假设，认为饮酒对肝有影响。") else: print("接受原假设，认为饮酒不对肝有影响。")

使用了 scipy.stats 中的 chi2_contingency 函数来计算卡方值、p值、自由度、期望的频数。接着与显著性水平进行比较，得出结论。如果 p 值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为饮酒对肝有影响；否则接受原假设，...

from scipy.stats import ttest_ind, levene, chi2_contingency,f_oneway

这是Python中引入了四个不同的统计检验函数，分别是ttest_ind、levene、chi2_contingency和f_oneway。这些函数可以用于不同类型的数据集的统计分析，如： 1. ttest_ind用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异； ...

利用SciPy库中的stats.chi2_contingency()函数检验以下两组样本，其中样本1实验100次成功20次，样本2实验200次成功44次。怎么检验显著性？

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2.为调查饮酒是否对肝有影响，对28位肝患者及38位非肝患者进行调查，调查的结果如下 肝患者人数 非肝患者人数 总计 饮酒人数 15 20 35 不饮酒人数 13 18 31 总计 28 38 66 在显著性水平0.05下，判断饮酒是否对肝有影响 要求：请给出理论分析、实验步骤、python代码实现。 提示：使用scipy.stats.chi2函数实现概率计算。

from scipy.stats import chi2_contingency # 构建列联表 observed = [[15, 20], [13, 18]] # 计算期望数据 n = sum([sum(row) for row in observed]) row_sums = [sum(row) for row in observed] col_sums = [sum...
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from scipy.stats import chi2_contingency # 构造一个 2x2 的列联表 observed = [[10, 15], [20, 25]] # 进行卡方检验 chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed) print("卡方统计量:", chi2) print...

python实现卡方分箱chi-merge

from scipy.stats import chi2_contingency from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer 3. 准备数据，假设有一个包含分类特征的DataFrame df： python data = { 'Feature1': ['A', 'B', 'A'...

方检验（Chi-squared test），也称为χ²检验，是一种统计方法，用于检验观察频数与期望频数之间的差异是否具有统计学意义。针对两行三列(x1,x2,x3)和（y1,y2,y3），用卡方统计方法，用python写一段可以计算P值（P-value）的代码

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四、某报社关心其读者的阅读习惯是否与文化程度有关，随机调查了254位读者，得到数据如下： 阅读习惯 大学以上 大学和大专 高中 高中以下 早上看 6 13 14 17 中午看 12 16 8 8 晚上看 38 40 11 6 有空看 21 22 9 13 根据数据检验读者的阅读习惯是否与其文化程度有关？写出相关的假设检验。 可以使用卡方检验（Chi-squared test）来检验读者的阅读习惯是否与文化程度有关。首先，我们要针对阅读习惯和文化程度建立一个列联表（Contingency Table），如下所示： 大学以上 大学和大专 高中 高中以下 早上看 6 13 14 17 中午看 12 16 8 8 晚上看 38 40 11 6 有空看 21 22 9 13 然后，设定假设检验的原假设和备择假设： 原假设（）：阅读习惯与文化程度独立。 备择假设（）：阅读习惯与文化程度不独立。 代码实现：

from scipy.stats import chi2_contingency observed = np.array([[6, 13, 14, 17], [12, 16, 8, 8], [38, 40, 11, 6], [21, 22, 9, 13]]) chi_square, p_value, degrees_of_freedom, expected = chi2_contingency...

list' object has no attribute 'chi'

from scipy.stats import chi2_contingency # 假设您有一个包含观察值的列表 observed_values = [[10, 15], [20, 25]] # 使用chi2_contingency函数计算chi-square统计量和p值 chi2, p, _, _ = chi2_contingency...

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