如何在python中使用卡方分布？

在

数理统计中，


卡方分布

具有重要意义，

是统计推断里应用最广泛的概率分布之一，如何我们想要实现

在假设检验与置信区间的计算，

卡方分布是一个很好的操作方法，本文向大家介绍python中

卡方分布的操作使用。

一、

卡方分布是什么？

是统计学中的一个非常有用的著名分布，

它是概率统计中常用的概率分布，也是统计推断中应用最广泛的概率分布之一。在假设检验和置信区间的计算中经常可以看到卡方分布。

定义：

设 X1…Xn是服从标准正态分布的随机变量，则称统计量

服从自由度为n的卡方分布，自由度为n时，他的期望是n，方差为2n

使用语法

chisquare(df, size=None)

使用说明

df（自由度数）是一个独立的随机变量，每个变量是一个标准正态分布（均值为0，方差为1），对其求平方和求和得到卡方分布。

二、python卡方分布计算

根据ｐ-value计算分位点

import scipy.stats
print scipy.stats.chi2.ppf(0.05, 5)

根据分位点计算p-value

from scipy import stats
print 1 - stats.chi2.cdf(critical_value, DF)

以上就是python中

卡方分布的有关介绍，希望能解决你的问题哟~更多python高级学习推荐：
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