卡方独立性检验python

卡方独立性检验是一种用于检验两个分类变量之间是否存在关联的统计方法。在Python中，可以使用SciPy库中的chi2_contingency函数进行卡方独立性检验。该函数的参数包括置信度alpha和数据data，返回值包括卡方值g、P值p、自由度dof、判断变量re和对应的理论值expctd。\[1\]

以下是一个示例代码，用于进行卡方独立性检验：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
from scipy.stats import chi2

def chi2_independence(alpha, data):
    g, p, dof, expctd = chi2_contingency(data)
    if dof == 0:
        print('自由度应该大于等于1')
    elif dof == 1:
        cv = chi2.isf(alpha * 0.5, dof)
    else:
        cv = chi2.isf(alpha * 0.5, dof-1)
    if g > cv:
        re = 1  # 表示拒绝原假设
    else:
        re = 0  # 表示接受原假设
    return g, p, dof, re, expctd

在使用该函数时，需要传入置信度alpha和数据data。函数会返回卡方值g、P值p、自由度dof、判断变量re和对应的理论值expctd。如果自由度为0，则会打印出提示信息。根据判断变量re的值，可以判断是否拒绝原假设。\[2\]

另外，还可以使用SciPy库中的chisquare函数进行卡方拟合性检验。该函数的参数包括数据data，返回值包括卡方值和P值。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [卡方分布、卡方独立性检验和拟合性检验理论及其python实现](https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details/111873911)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [卡方列联表的独立性检验](https://blog.csdn.net/qq_45323012/article/details/105363332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]