python实现卡方(Chi-Squared Test)相关性检验
python实现卡方(Chi-Squared Test)相关性检验
独立性检验是统计学的一种检验方式,与适合性检验同属于X2检验,即卡方检验(英文名:chi square test),它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。
由联表中的数据算出随机变量K^2的值(即K的平方),K^2的值越大,说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。
测试两个类别变量是相关的还是独立的。
假设条件
- 计算列联表时使用的观察是独立的。
- 列联表的每个单元格中有25个或更多示例。
解释
- H0:两个样本是独立的。
- H1:样本之间存在依赖性。
#
# Example of the Chi-Squared Test
from scipy.stats import chi2_contingency
table = [[10, 20, 30],[6, 9, 17]]
stat, p, dof, expected = chi2_contingency(table)
print('stat=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))
if p > 0.05:print('Probably independent
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