python - 使用 python chisquare 和使用卡方值表的不同结果

Question

我需要通过卡方获得 p 值。我的程序是:

from scipy.stats import chisquare

c = chisquare([10,4,7,5],ddof=[0,1,2,3])

print(c)

结果是:

Power_divergenceResult(statistic=3.2307692307692308, pvalue=array([ 0.35739509,  0.19881419,  0.07226674,         nan]))

当我尝试使用卡方值表获取 p 值时(例如来自此站点 https://www.medcalc.org/manual/chi-square-table.php )，结果有所不同。在此示例中，使用自由度 = 1(ddof=0) 的 python p 值为 0.35739509，但使用表 p 值为 0.01。您能解释一下为什么结果不同吗？

Answer 1

函数chisquare执行Chi-squared hypothesis test但该表是关于 Chi-square distribution .

如果您想使用该发行版，您需要使用 scipy.stats.chi2 。特别是，要复制表中的值:

import scipy as sp

p = 0.1
df = 5

x = sp.stats.chi2.ppf(1-p, df=df)
print(x)  # 9.23635689978

并获取给定 x 和自由度的 p 值:

p = 1 - sp.stats.chi2.cdf([10,4,7,5], df=[0,1,2,3])
print(p)  
# [        nan  0.04550026  0.03019738  0.17179714]

请注意，该表将 p 定义为从 x 到无穷大的概率密度函数的积分。 scipy中的累积密度函数是从0到x的积分。因此，p = 1 - cdf。