卡方独立性检验Python代码

很高兴为您解答问题！这是一个统计学的问题，它可以用Python中的scipy.stats模块完成。以下是使用scipy.stats.chi2_contingency函数进行卡方独立性检验的代码示例：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 假设我们有一个2 x 2的列联表（即四个频数），可以使用如下变量表示：
obs = [[50, 30], [20, 70]] # 第一行第一列表示AB群体有50人，CD群体有30人，依此类推

# 进行卡方独立性检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(obs)

# 输出卡方值、p值、自由度和期望频数
print("卡方值=%.2f, p值=%e, 自由度=%d, 期望频数=%s" % (chi2, p, dof, expected))

当输入的数据符合独立性时，p值越小则表明两个变量之间越不独立，否则就是相对独立。希望这对您有所帮助！

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卡方独立性检验python

卡方独立性检验是一种用于检验两个分类变量之间是否存在关联的统计方法。在Python中，可以使用SciPy库中的chi2_contingency函数进行卡方独立性检验。该函数的参数包括置信度alpha和数据data，返回值包括卡方值g、P值p、自由度dof、判断变量re和对应的理论值expctd。\[1\]

以下是一个示例代码，用于进行卡方独立性检验：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
from scipy.stats import chi2

def chi2_independence(alpha, data):
    g, p, dof, expctd = chi2_contingency(data)
    if dof == 0:
        print('自由度应该大于等于1')
    elif dof == 1:
        cv = chi2.isf(alpha * 0.5, dof)
    else:
        cv = chi2.isf(alpha * 0.5, dof-1)
    if g > cv:
        re = 1  # 表示拒绝原假设
    else:
        re = 0  # 表示接受原假设
    return g, p, dof, re, expctd

在使用该函数时，需要传入置信度alpha和数据data。函数会返回卡方值g、P值p、自由度dof、判断变量re和对应的理论值expctd。如果自由度为0，则会打印出提示信息。根据判断变量re的值，可以判断是否拒绝原假设。\[2\]

另外，还可以使用SciPy库中的chisquare函数进行卡方拟合性检验。该函数的参数包括数据data，返回值包括卡方值和P值。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [卡方分布、卡方独立性检验和拟合性检验理论及其python实现](https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details/111873911)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [卡方列联表的独立性检验](https://blog.csdn.net/qq_45323012/article/details/105363332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

卡方检验正态性python代码

卡方检验（Chi-squared test）用于评估观察数据是否符合预期的理论分布，通常应用于二分类或多分类变量的独立性测试。在Python中，我们可以使用`scipy.stats`库来进行卡方检验，包括检验连续数据的正态性。这里是一个简单的例子：

from scipy.stats import chisquare
import numpy as np

# 假设我们有一组随机生成的数据，想检验其是否符合正态分布
data = np.random.normal(size=100)  # 生成一组正态分布的数据

# 计算样本频率，这通常是将数据分到几个类别里得到的频数
observed_frequencies = np.histogram(data, bins=10, density=True)[0]

# 假设理论分布（如果假设数据正态，则可以取均匀分布）
expected_frequencies = np.ones_like(observed_frequencies) / len(data)

# 使用chisquare函数计算卡方统计量和p值
chi2_statistic, p_value = chisquare(observed_frequencies, expected_frequencies)

print(f"Chi-square statistic: {chi2_statistic}")
print(f"P-value: {p_value}")

# 如果p_value大于某个显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为数据不符合正态分布
if p_value > 0.05:
    print("Data is likely normally distributed (at the given significance level).")
else:
    print("Data does not appear to be normally distributed (at the given significance level).")