pearson拟合优度检验python

Pearson拟合优度检验是一种常用的统计方法，用于检验观测数据与理论模型之间的拟合程度。在Python中，可以使用scipy库中的stats模块来进行Pearson拟合优度检验。

首先，我们需要导入相应的库和模块：

import numpy as np
from scipy import stats

然后，我们需要准备观测数据和理论模型。假设我们有一组观测数据observed_data和一个理论模型theoretical_model：

observed_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
theoretical_model = np.array([1, 2.2, 3.2, 4.8, 5.5])

接下来，我们可以使用stats模块中的chisquare函数进行Pearson拟合优度检验：

chi2, p_value = stats.chisquare(f_obs=observed_data, f_exp=theoretical_model)

其中，chi2为计算得到的卡方统计量，p_value为对应的p值。

最后，我们可以根据p值判断观测数据与理论模型之间的拟合程度。一般来说，如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即观测数据与理论模型不拟合；反之，如果p值大于显著性水平，则无法拒绝原假设，即观测数据与理论模型拟合。

综上所述，我们可以通过使用scipy库中的stats模块中的chisquare函数来进行Pearson拟合优度检验，并根据p值判断观测数据与理论模型之间的拟合程度。