写一段生成卡方分布表的python代码
时间: 2023-07-10 15:11:44 浏览: 56
以下是一段生成卡方分布表的 Python 代码:
```python
from scipy.stats import chi2
# 设置自由度范围和置信度水平列表
dof_range = range(1, 31)
alpha_values = [0.1, 0.05, 0.025, 0.01, 0.005, 0.001]
# 输出表头
print("自由度 | " + " | ".join([f"{alpha:.3f}" for alpha in alpha_values]))
# 遍历自由度和置信度水平
for dof in dof_range:
chi2_values = [chi2.isf(alpha, dof) for alpha in alpha_values]
# 输出卡方值
print(f"{dof:<7} | " + " | ".join([f"{chi2_val:.3f}" for chi2_val in chi2_values]))
```
代码使用了 Scipy 库中的 `chi2` 函数生成卡方分布表。首先,代码设置了自由度范围和置信度水平列表。随后,通过遍历自由度和置信度水平,计算卡方分布表中的值。最后,使用 `print` 函数输出表格。该代码会输出一个卡方分布表,表格的行对应自由度,列对应置信度水平,单元格中的值为卡方分布表中对应自由度和置信度水平的卡方值。
相关问题
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:
```python
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。
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。