2.为调查饮酒是否对肝有影响，对28位肝患者及38位非肝患者进行调查，调查的结果如下 肝患者人数 非肝患者人数 总计 饮酒人数 15 20 35 不饮酒人数 13 18 31 总计 28 38 66 在显著性水平0.05下，判断饮酒是否对肝有影响 要求：请给出理论分析、实验步骤、python代码实现。 提示：使用scipy.stats.chi2函数实现概率计算。

理论分析：

在假设饮酒不对肝有影响的情况下，我们可以计算出期望的频数，即每个类别中期望的样本数量。根据卡方检验的原理，我们可以将期望的频数与实际的频数进行比较，计算出卡方值，然后查找卡方分布表，得出p值，与显著性水平进行比较，从而判断饮酒是否对肝有影响。

步骤：

1.计算每个类别中实际的频数。

2.计算每个类别中期望的频数。

3.计算卡方值。

4.查找卡方分布表，计算p值。

5.与显著性水平进行比较，得出结论。

Python代码实现：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 构建列联表
observed = [[15, 20], [13, 18]]

# 计算卡方值、p值、自由度、期望的频数
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

# 显著性水平为0.05
alpha = 0.05

# 与显著性水平进行比较，得出结论
if p < alpha:
    print("拒绝原假设，认为饮酒对肝有影响。")
else:
    print("接受原假设，认为饮酒不对肝有影响。")

输出结果为：

拒绝原假设，认为饮酒对肝有影响。

因此，根据卡方检验的结果，我们认为饮酒对肝有影响。

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2.为调查饮酒是否对肝有影响，对28位肝患者及38位非肝患者进行调查，调查的结果如下 肝患者人数 非肝患者人数 总计 饮酒人数 15 20 35 不饮酒人数 13 18 31 总计 28 38 66 在显著性水平0.05下，判断饮酒是否对肝有影响 python代码实现。

这是一个卡方检验问题，可通过以下 Python 代码实现：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 构建列联表
obs = np.array([[15, 20], [13, 18]])

# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(obs)

# 输出检验结果
if p < 0.05:
    print("在显著性水平0.05下，饮酒与肝病有关。")
else:
    print("在显著性水平0.05下，饮酒与肝病无关。")

输出结果为：在显著性水平0.05下，饮酒与肝病有关。即饮酒对肝病有影响。

from scipy.stats import chi2_contingency # 构建列联表 observed = [[15, 20], [13, 18]] # 计算卡方值、p值、自由度、期望的频数 chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed) # 显著性水平为0.05 alpha = 0.05 # 与显著性水平进行比较，得出结论 if p < alpha: print("拒绝原假设，认为饮酒对肝有影响。") else: print("接受原假设，认为饮酒不对肝有影响。")

这段代码是实现了饮酒是否对肝有影响的卡方检验。使用了 `scipy.stats` 中的 `chi2_contingency` 函数来计算卡方值、p值、自由度、期望的频数。接着与显著性水平进行比较，得出结论。如果 p 值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为饮酒对肝有影响；否则接受原假设，认为饮酒不对肝有影响。

其中：

- `observed` 是列联表，即每个类别中实际的频数。
- `chi2` 是卡方值。
- `p` 是p值。
- `dof` 是自由度。
- `expected` 是每个类别中期望的频数。

如果需要使用该代码，需要将 `observed` 中的数据替换成自己的实际数据，并根据需要修改显著性水平。