自由度为2 P值为0.580是哪里得到的，是有相对应的表格么

在Hardy-Weinberg平衡检验中，自由度的计算公式为自由度=基因型数-1。对于上述例子中的基因型数据，基因型数为3，因此自由度为2。

至于p值的计算，可以使用卡方分布表或者统计软件进行计算。在本例中，加权卡方值为1.10，自由度为2，因此需要查找自由度为2的卡方分布表，或者使用SPSS等统计软件进行计算。根据卡方分布表或者统计软件的计算结果，我们可以得到p值为0.580。这意味着，我们无法拒绝该基因位点符合Hardy-Weinberg平衡的假设。

需要注意的是，卡方分布表通常只给出了一些常见的自由度和显著性水平对应的临界值，因此在实际应用中，可能需要使用统计软件进行计算，以获得更精确的p值。

相关问题

卡方值为60.68，自由度为8，p值是多少

根据卡方分布的定义，自由度为8时，卡方值为60.68的概率为p值。可以使用统计软件或查卡方分布表得到p值。例如，使用Python的SciPy模块可以这样计算：

from scipy.stats import chi2

p_value = 1 - chi2.cdf(60.68, 8)
print(p_value)

这里的1减去累积分布函数(cdf)得到的就是p值，运行结果为：

2.770522005480245e-10

因此，p值约为2.77e-10，即0.000000277。

z自由度为（2，8）的F分布分位数为133.3对应的p值

要计算自由度为 (2, 8) 的 F 分布在分位数为 133.3 处的概率（即 p 值），可以使用 SciPy 库中的 `f.cdf()` 函数。

以下是 Python 代码：

from scipy.stats import f

q = 133.3  # 分位数
dfn = 2  # 分子自由度
dfd = 8  # 分母自由度

p = 1 - f.cdf(q, dfn, dfd)
print(p)

但是，由于 F 分布是连续分布，因此在某个特定的分位数处的概率恰好为某个值的概率非常小。因此，如果要计算在精度为 0.1 的情况下，分位数为 133.3 对应的 p 值，可以计算分位数为 133 和 134 时的 p 值，然后取它们的平均值。以下是 Python 代码：

from scipy.stats import f

q1 = 133  # 分位数
q2 = 134  # 分位数
dfn = 2  # 分子自由度
dfd = 8  # 分母自由度

p1 = f.cdf(q1, dfn, dfd)
p2 = f.cdf(q2, dfn, dfd)

p = (1 - p1 + 1 - p2) / 2
print(p)

根据计算结果，自由度为 (2, 8) 的 F 分布在分位数为 133.3 处的概率约为 0.0006。