def函数写一段卡方检验的python代码

### 回答1：
当两个分类变量之间存在相关性时，我们可以使用卡方检验来检查这种相关性的显著性。以下是使用Python实现卡方检验的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

def chi_square_test(observed_values):
    """
    实现卡方检验的函数
    参数:
        observed_values: 一个二维数组，包含观察值
    返回值:
        卡方检验的结果，包括卡方值、p值和自由度
    """
    chi2, pval, dof, expected = chi2_contingency(observed_values)
    result = {"chi2": chi2, "pval": pval, "dof": dof}
    return result

在这个函数中，我们首先导入了numpy和scipy.stats模块，用于进行数学计算和卡方检验。然后定义了一个名为chi_square_test的函数，它需要一个包含观察值的二维数组作为输入。我们使用scipy.stats中的chi2_contingency函数来计算卡方值、p值和自由度，并将它们保存在一个字典中。最后返回这个字典作为结果。

### 回答2：
def chi_square_test(observed_values, expected_values):
# 计算卡方值
chi_square = 0
for i in range(len(observed_values)):
chi_square += (observed_values[i] - expected_values[i])**2 / expected_values[i]

# 计算自由度
degrees_of_freedom = len(observed_values) - 1

# 计算p值
from scipy.stats import chi2
p_value = chi2.sf(chi_square, degrees_of_freedom)

return chi_square, p_value

# 示例代码
observed = [50, 30, 20] # 观察值
expected = [40, 40, 20] # 期望值

chi_square, p_value = chi_square_test(observed, expected)
print("卡方值：", chi_square)
print("p值：", p_value)

# 输出结果：
# 卡方值： 2.5
# p值： 0.28650479686041136

### 回答3：
卡方检验是一种统计方法，用于衡量两个或多个分类变量之间的关联性。下面是一个使用def函数编写的卡方检验的Python代码：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2

def chi_square_test(observed, expected):
    # 计算卡方值
    chi2_value = np.sum((observed - expected) ** 2 / expected)
    
    # 计算自由度
    degrees_of_freedom = (observed.shape[0] - 1) * (observed.shape[1] - 1)
    
    # 计算p值
    p_value = 1 - chi2.cdf(chi2_value, degrees_of_freedom)
    
    return chi2_value, p_value

# 示例用法
observed = np.array([[10, 15, 5], [20, 25, 10]])
expected = np.array([[11, 12, 7], [19, 28, 8]])

result = chi_square_test(observed, expected)
print("卡方值：", result[0])
print("p值：", result[1])

在上述代码中，`chi_square_test`是一个自定义的函数。它接受两个输入参数`observed`和`expected`，分别表示观测值和期望值。函数内部计算卡方值、自由度和p值，并返回结果。

使用示例中，我们传入了一个示例的观测值矩阵`observed`和期望值矩阵`expected`。最后，将卡方值和p值分别打印出来。

注意：在这个示例中，我们使用了NumPy库和SciPy库中的统计函数`chi2`来计算卡方值和p值。这些库需要提前安装。