男女同学采用卡方分布拟合检验法分别检验班上男生和女生的身高和体重是否服从正态分布python代码例子
时间: 2024-10-14 19:15:57 浏览: 26
matlab.rar_chi square_chi square test_分布拟合_卡方拟合
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在Python中,我们可以使用`scipy.stats`库中的`kstest()`函数来进行卡方分布拟合检验,判断样本数据是否符合正态分布。对于男女同学的身高和体重,首先需要准备两个列表,分别存储男生和女生的数据。假设我们已经有了名为`male_heights`, `female_heights`, `male_weights`, `female_weights`的四个列表,这里是一个简单的示例:
```python
from scipy import stats
# 假设男性身高数据
male_heights = [170, 180, 165, ..., ...]
# 女性身高数据
female_heights = [160, 175, 158, ..., ...]
# 男性体重数据
male_weights = [65, 75, 60, ..., ...]
# 女性体重数据
female_weights = [50, 60, 48, ..., ...]
# 卡方测试
chi2_male_height = stats.kstest(male_heights, 'norm')
chi2_female_height = stats.kstest(female_heights, 'norm')
chi2_male_weight = stats.kstest(male_weights, 'norm')
chi2_female_weight = stats.kstest(female_weights, 'norm')
print("Male Height Chi-square test:", chi2_male_height)
print("Female Height Chi-square test:", chi2_female_height)
print("Male Weight Chi-square test:", chi2_male_weight)
print("Female Weight Chi-square test:", chi2_female_weight)
# 如果p值大于0.05,我们认为数据可能是正态分布的;小于0.05则拒绝原假设(数据不是正态分布)
```
在这个例子中,`chi2_male_height.statistic`和`chi2_female_height.statistic`返回卡方统计量,`chi2_male_height.pvalue`和`chi2_female_height.pvalue`表示p值。如果p值较大,通常认为数据接近正态分布。
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