def函数写一段卡方检验的python代码

好的，以下是一个简单的卡方检验的Python代码示例：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 构造列联表数据
obs = [[10, 20, 30], [6, 9, 17]]

# 进行卡方检验
stat, p, dof, expected = chi2_contingency(obs)

# 输出结果
print("卡方值: %.2f" % stat)
print("p-value: %.2f" % p)
print("自由度: %d" % dof)
print("期望值: ", expected)

其中，`obs`是一个二维列表，表示列联表的数据，每行表示一个类别（如A、B），每列表示一个属性（如好、中、差），其值为该类别在该属性下的数据量。`chi2_contingency`函数用于进行卡方检验，返回的四个值分别是卡方值、p值、自由度和期望值。

相关问题

用def函数写一段卡方检验的python代码

好的，以下是使用def函数编写的卡方检验的Python代码示例：

def chi_square(observed, expected):
    """
    计算卡方检验值和p值

    参数:
    observed: 实际观察到的频数，应该是一个列表或数组。
    expected: 预期的频数，应该是一个列表或数组，与observed具有相同的长度。

    返回值:
    返回一个包含卡方检验值和p值的元组。
    """
    import numpy as np
    from scipy.stats import chi2

    observed = np.array(observed)
    expected = np.array(expected)

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

    # 计算自由度
    df = len(observed) - 1

    # 计算p值
    p = 1 - chi2.cdf(chi_square, df)

    return (chi_square, p)

这个函数接受两个参数，observed和expected，分别代表实际观察到的频数和预期的频数。它使用NumPy和SciPy模块来执行卡方检验的计算，并返回一个包含卡方值和p值的元组。

你可以调用这个函数，传入观察到的频数和预期的频数，例如：

observed = [10, 15, 5]
expected = [12, 12, 6]
result = chi_square(observed, expected)
print(result)

这将输出卡方值和p值的元组。

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。