python拟合优度检验代码

Python中可以使用scipy库中的stats模块进行拟合优度检验。具体代码如下：

from scipy import stats
import pandas as pd

# 假设有两个数组o_vals和t_vals，分别表示观测值和理论值
o_vals = [1, 2, 3, 4, 5]
t_vals = [1, 2, 3, 4, 5]

# 将两个数组转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame({'o_vals': o_vals, 't_vals': t_vals})

# 使用stats.chisquare函数进行拟合优度检验
result = stats.chisquare(df['o_vals'], df['t_vals'])

# 输出检验结果
print(result)

其中，`stats.chisquare`函数的第一个参数为观测值数组，第二个参数为理论值数组。函数返回一个包含两个值的元组，第一个值为卡方统计量，第二个值为p值。

相关问题

python卡方拟合优度检验

卡方拟合优度检验是一种用于比较观察值与期望值之间差异的统计方法，通常应用于分类变量的分布检验。在Python中，可以使用scipy库中的`chisquare`函数进行卡方拟合优度检验。

下面是一个示例代码：

from scipy.stats import chisquare
import numpy as np

observed = np.array([10, 20, 30, 40])  # 观察值
expected = np.array([15, 15, 25, 25])  # 期望值

result = chisquare(observed, expected)

print('卡方值:', result.statistic)
print('P值:', result.pvalue)

在上面的代码中，`observed`和`expected`分别表示观察值和期望值。`chisquare`函数会返回一个元组，其中第一个元素表示卡方值，第二个元素表示P值。根据P值是否小于显著性水平，可以判断观察值与期望值之间的差异是否显著。如果P值小于显著性水平，那么可以拒绝原假设，认为观察值与期望值之间的差异是显著的。反之，如果P值大于显著性水平，那么不能拒绝原假设，认为观察值与期望值之间的差异不显著。

卡方拟合优度检验Python代码

您好！感谢您的提问。以下是针对卡方拟合优度检验的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.stats import chisquare

observed = [10, 20, 30] #观察频数
expected = [15, 15, 20] #期望频数

#使用chisquare函数计算卡方值和P值
chisq, p = chisquare(observed, f_exp=expected)

print("卡方值为：", chisq)
print("P值为：",p)

希望以上代码能帮助到您。如果您还有其他问题，欢迎随时提出！