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python中的卡方检验是什么

本篇内容主要讲解“python中的卡方检验是什么”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“python中的卡方检验是什么”吧!

说明

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。

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。

from  scipy.stats import chi2_contingencyimport numpy as npdata = np.array([[41,25], [34,29]])kt= chi2_contingency(data)print('卡方值=%.4f, p值=%.4f, 自由度=%i expected_frep=%s'%kt)

到此,相信大家对“python中的卡方检验是什么”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是编程网网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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