说明
1、统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏差程度，实际观测值与理论推断值之间的偏差程度决定了卡方值的大小。
卡方值越大，两者的偏差程度越大；相反，两者的偏差越小；如果两个值完全相等，卡方值为0。
2、一般适用于自变量X为离散类型，由于变量Y为离散类别值，数据一般呈正态分布。
实例
从一所中学随机抽取两个班，调查他们对晚上自习的态度。甲班41人赞成，25人反对；乙班34人赞成，29人反对。这两个班对晚上自习的态度是否有显著差异。
fromscipy.statsimportchi2_contingency
importnumpyasnp
data=np.array([[41,25],[34,29]])
kt=chi2_contingency(data)
print('卡方值=%.4f,p值=%.4f,自由度=%iexpected_frep=%s'%kt)
以上就是python卡方检验的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：Python基础教程
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
评论(0)