python卡方拟合

卡方拟合是一种统计方法，用于确定观测数据与理论模型之间的拟合程度。在python中，可以使用SciPy库中的stats.chisquare函数进行卡方拟合。该函数接受两个参数，分别为观测值和理论值，并返回卡方统计量和p值。下面是一个使用stats.chisquare函数进行卡方拟合的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 观测值
observed_values = np.array([10, 15, 20, 25])

# 理论值
expected_values = np.array([12, 18, 22, 28])

# 进行卡方拟合
result = stats.chisquare(observed_values, expected_values)

# 输出结果
print(result)

在上述示例中，我们将观测值和理论值分别存储在数组observed_values和expected_values中。然后使用stats.chisquare函数对这两组数据进行卡方拟合，将返回的结果存储在result变量中。最后，我们打印出result的值，该值包括卡方统计量和p值。