python chi2

卡方检验（Chi-square test）是一种统计方法，用于确定两个分类变量之间是否存在关联关系。在Python中，可以使用scipy库的chi2_contingency函数来进行卡方检验。这个函数接受一个列联表作为输入，并返回卡方统计量、p值、自由度和期望频数。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 创建一个列联表
observed = np.array([[10, 20, 30],
                     [15, 25, 35]])

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

print("卡方统计量:", chi2)
print("p值:", p)
print("自由度:", dof)
print("期望频数:", expected)

在这个例子中，observed是一个2x3的列联表。chi2_contingency函数返回了卡方统计量、p值、自由度和期望频数。你可以根据需要使用这些结果进行进一步的分析和判断。