如何假设检验数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中'Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC'这几个变量与'NObeyesdad'的关系分布，解释并给出代码

要检验'Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC'这几个变量与'NObeyesdad'的关系分布，可以采用卡方检验（chi-square test）。

卡方检验是用于检验两个分类变量之间是否存在关联性的统计方法。在本题中，'NObeyesdad'是因变量，而'Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC'是自变量，因此采用卡方检验可以检验自变量和因变量之间是否存在关联性。

下面是代码实现：

import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency

# 读取数据集
df = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')

# 选择需要分析的变量
cols = ['Age', 'family', 'FAVC', 'FCVC', 'CH2O', 'CALC', 'NObeyesdad']
df_selected = df[cols]

# 将连续变量转化为分类变量
df_selected['Age'] = pd.cut(df_selected['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+'])
df_selected['CH2O'] = pd.cut(df_selected['CH2O'], bins=[0, 2, 3, 4, 30], labels=['0-2', '2-3', '3-4', '4+'])
df_selected['CALC'] = pd.cut(df_selected['CALC'], bins=[0, 1000, 2000, 3000, 10000], labels=['0-1000', '1000-2000', '2000-3000', '3000+'])

# 执行卡方检验
for col in cols[:-1]:
    crosstab = pd.crosstab(df_selected[col], df_selected['NObeyesdad'])
    chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(crosstab)
    print(col)
    print('Chi-square test statistic: ', chi2)
    print('P-value: ', p)
    print('Degrees of freedom: ', dof)
    print('Expected values: \n', expected)
    print('-------------------------')

输出的结果中，Chi-square test statistic表示卡方检验的检验统计量，P-value代表显著性水平，Degrees of freedom是自由度，Expected values是期望值矩阵。如果P-value小于设定的显著性水平（通常是0.05），则拒绝原假设，即认为自变量和因变量之间存在关联性。