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python卡方檢驗(yàn)實(shí)例分析

發(fā)布時(shí)間：2022-05-30 15:38:33 來源：億速云 閱讀：170 作者：iii 欄目：大數(shù)據(jù)

這篇文章主要介紹“python卡方檢驗(yàn)實(shí)例分析”，在日常操作中，相信很多人在python卡方檢驗(yàn)實(shí)例分析問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”python卡方檢驗(yàn)實(shí)例分析”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

說明

1、統(tǒng)計(jì)樣本的實(shí)際觀測值與理論推斷值之間的偏差程度，實(shí)際觀測值與理論推斷值之間的偏差程度決定了卡方值的大小。

卡方值越大，兩者的偏差程度越大；相反，兩者的偏差越?。蝗绻麅蓚€(gè)值完全相等，卡方值為0。

2、一般適用于自變量X為離散類型，由于變量Y為離散類別值，數(shù)據(jù)一般呈正態(tài)分布。

實(shí)例

從一所中學(xué)隨機(jī)抽取兩個(gè)班，調(diào)查他們對(duì)晚上自習(xí)的態(tài)度。甲班41人贊成，25人反對(duì)；乙班34人贊成，29人反對(duì)。這兩個(gè)班對(duì)晚上自習(xí)的態(tài)度是否有顯著差異。

from  scipy.stats import chi2_contingency
import numpy as np
data = 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，關(guān)于“python卡方檢驗(yàn)實(shí)例分析”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！

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