马氏性检验卡方分布统计量代码

马氏性检验是一种用于检验多元数据是否合多元正态分布的统计方法。其中，卡方分布统计量是马氏性检验的一种常用方法之一。下面是一个简单的Python代码示例，用于计算马氏性检验的卡方分布统计量：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2

def mahalanobis_distance(data):
    # 计算数据的协方差矩阵
    cov_matrix = np.cov(data, rowvar=False)
    
    # 计算数据的均值向量
    mean_vector = np.mean(data, axis=0)
    
    # 计算数据与均值向量的差异
    diff = data - mean_vector
    
    # 计算马氏距离的平方
    mahalanobis_sq = np.dot(np.dot(diff, np.linalg.inv(cov_matrix)), diff.T)
    
    # 计算卡方分布统计量
    chi2_stat = mahalanobis_sq.diagonal()
    
    return chi2_stat

# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算卡方分布统计量
chi2_stat = mahalanobis_distance(data)

# 输出结果
print("卡方分布统计量：", chi2_stat)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。