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    Python - 列联表的独立性检验(卡方检验)

    想对两个或两个以上因子彼此之间是否相互独立做检验时,就要用到卡方检验,原以为在Python中实现会像R的chisq.test一样简便,但scipy的stats模块功能实在分得太细,之前查到的是stats中的chisquare方法,但尝试过后发现chisquare实际上是做适合性检验的。 

    e.g. 三种农药的杀虫数据

    杀虫效果
    死亡数 37 49 23
    未死亡数 150 100 57

    分析杀虫效果与农药类型是否有关

    import numpy as np
    from scipy.stats import chi2_contingency
    
    d = np.array([[37, 49, 23], [150, 100, 57]])
    chi2_contingency(d)

    输出为: 
    (7.6919413561281065, 
    0.021365652322337315, 
    2, 
    array([[ 48.99759615, 39.04086538, 20.96153846], 
    [ 138.00240385, 109.95913462, 59.03846154]]))

    第一个值为卡方值,第二个值为P值,第三个值为自由度,第四个为与原数据数组同维度的对应理论值

    具体参考文档:scipy.stats.chi2_contingency

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/timssd/p/10557934.html
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