在使用Python 2.6.5、NumPy和SciPy的Ubuntu 10.04.4下,能否进行卡方独立性检验?在R
中,可以使用以下方法实现:
> row1 = c(91,90,51)
> row2 = c(150,200,155)
> row3 = c(109,198,172)
> data.table = rbind(row1,row2,row3)
> chisq.test(data.table)
如何在Python中实现这个功能?
from scipy.stats import chi2_contingency
row1 = [91,90,51]
row2 = [150,200,155]
row3 = [109,198,172]
data=[row1,row2,row3]
print chi2_contingency(data)
输出:
(25.085973274234959, 4.8346447416999636e-05, 4, array([[ 66.77631579, 93.10526316, 72.11842105],
[ 145.35361842, 202.66447368, 156.98190789],
[ 137.87006579, 192.23026316, 148.89967105]]))
R 输出:
Pearson's Chi-squared test
data: data.table
X-squared = 25.086, df = 4, p-value = 4.835e-05
chi2_contingency
。但是,在Kubuntu 13.10中使用import scipy.stats
可以工作。然而,以chi2
开头的那一行不起作用。 - SabreWolfy
chi2_contingency
。那个问题使用观察值和期望值。 - SabreWolfy