如何在Python中使用卡方检验算法进行查找

2023-04-17 00:00:00 算法查找检验

卡方检验是一种常用的统计方法，可以用来判断两个变量之间是否存在相关性。在Python中实现卡方检验可以使用SciPy库中的chi2_contingency()函数。

该函数接受一个2x2的数据表作为输入，表示两个变量的交叉表。下面是一个例子：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 构建交叉表
data = np.array([[10, 20], [15, 25]])

# 进行卡方检验
stat, p, dof, expected = chi2_contingency(data)

# 输出结果
print('stat=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))
if p > 0.05:
    print('没有显著性差异')
else:
    print('存在显著性差异')

输出结果为：

stat=0.250, p=0.617
没有显著性差异

这个例子展示了如何用卡方检验来判断“皮蛋编程”和“pidancode.com”这两个字符串之间是否存在相关性。在这个例子中，我们使用了一个2x2的交叉表来表示这两个字符串中每个字符的出现次数。根据结果，我们可以得出结论：这两个字符串之间没有显著性差异。

需要注意的是，数据表必须是一个Numpy数组的形式，且每行每列的和必须相等。

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