卡方检验python代码

当然，我可以帮你提供卡方检验的Python代码。下面是一个示例：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个包含观察值的二维数组
observed = np.array([[10, 15, 5],
                     [20, 25, 15]])

# 执行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

print("卡方值：", chi2)
print("p-value：", p)
print("自由度：", dof)
print("期望频数：")
print(expected)

在这个示例中，我们使用`numpy`库创建了一个包含观察值的二维数组`observed`。然后，我们使用`scipy.stats`库中的`chi2_contingency`函数执行卡方检验。最后，我们打印出卡方值、p-value、自由度以及期望频数。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体问题进行适当的修改。

相关问题

写一段卡方检验python代码，返回自由度

好的，以下是一段用Python实现的卡方检验代码，用于计算给定的数据集的卡方值和自由度：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 定义一个函数，输入一个数据集data，并返回卡方值和自由度
def chi_squared(data):
    # 计算数据集的行总和和列总和
    row_sum = np.sum(data, axis=1)
    col_sum = np.sum(data, axis=0)

    # 计算数据集的总和
    total_sum = np.sum(data)

    # 计算期望值
    expected = np.outer(row_sum, col_sum) / total_sum

    # 计算卡方值
    chi2 = np.sum((data - expected) ** 2 / expected)

    # 计算自由度
    df = (data.shape[0] - 1) * (data.shape[1] - 1)

    # 返回卡方值和自由度
    return chi2, df

# 生成一个示例数据集
data = np.array([[10, 20, 30], [20, 30, 40]])

# 调用chi_squared函数计算卡方值和自由度
chi2, df = chi_squared(data)

# 输出卡方值和自由度
print("卡方值为：", chi2)
print("自由度为：", df)

其中，代码使用了NumPy和SciPy库来进行矩阵计算和卡方检验。函数 `chi_squared()` 接受一个数据集 `data` 作为输入，该数据集应该是一个包含频数的二维数组。函数先计算数据集的行总和和列总和，然后计算期望值，并根据公式计算卡方值和自由度。最后，函数返回卡方值和自由度。

卡方检验 python

您好！关于卡方检验（Chi-square test），您可以使用 Python 中的 SciPy 库来进行计算和分析。下面是一个示例代码，用于展示如何使用 SciPy 进行卡方检验：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个观察值的二维数组，用于表示两个变量之间的交叉表数据
observed_values = [[10, 20, 30],
                   [6,  9,  17]]

# 执行卡方检验
chi2, p_val, dof, expected = chi2_contingency(observed_values)
# 输出卡方统计量、p 值、自由度和期望值
print("Chi-square statistic:", chi2)
print("p-value:", p_val)
print("Degrees of freedom:", dof)
print("Expected values:")
print(expected)

在上面的代码中，`observed_values` 是一个观察值的二维数组，表示两个变量之间的交叉表数据。`chi2_contingency` 函数用于执行卡方检验并返回卡方统计量、p 值、自由度和期望值。最后，我们可以输出这些结果。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。