python 卡方拟合
时间: 2023-11-05 13:05:26 浏览: 41
卡方拟合优度检验是一种用于检验观测频数与理论频数之间的拟合程度的统计方法。在Python中,可以使用scipy库中的stats.chisquare函数进行卡方拟合优度检验的计算。该函数接受两个参数,分别是观测频数和理论频数。观测频数可以通过统计数据得到,而理论频数需要根据给定的概率分布进行计算。
下面是一个使用Python进行卡方拟合优度检验的示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
# 观测频数
observed = np.array([3, 6, 21, 46, 48, 61, 52, 42, 27, 11, 6, 4, 1, 1, 1])
# 理论频数,假设服从泊松分布
lambda_ = 5.3
expected = stats.poisson.pmf(range(len(observed)), lambda_) * np.sum(observed)
# 进行卡方拟合优度检验
result = stats.chisquare(observed, f_exp=expected)
# 输出结果
print(f"卡方统计量: {result.statistic}")
print(f"p值: {result.pvalue}")
```
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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:
```python
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。
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下面是一个示例代码:
```python
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。