任何与卡方概率分布或卡方统计检验（通常是分布，独立性或拟合度）有关的事物。
我正在尝试对包含NaN的一些数据执行chi ^ 2测试。这是一个MWE：从scipy.stats导入chisquare作为chi2 import numpy as np x = [16,18,16,14,12,12] chi2（x）输出......
在SPSS中，您可以使用Weight by ...调整分层样本的汇总统计数据，然后您可以进行卡方检验。我发现很多人做卡方的例子......
如何获得作为scipy.optimize.curve_fit输出的chi平方值？
是否有可能获得作为scipy.optimize.curve_fit（）的直接输出的chi平方值？通常，通过平方模型之间的差异，很容易在拟合后计算它...
scipy.stats.chisquare没有给出输入数据的预期结果
我有一些数据，我想应用适合，然后执行卡方检验，以获得适合的良好。很明显，我正在应用的拟合不能很好地拟合数据（在......中）
我正在研究数据，我试图看到两个变量之间的关联，我在Python的Scipy包中使用了卡方分析。这是两个变量的交叉表结果：...
我使用以下代码对所有可能的列组合进行卡方分析。 DAT
我的问题有一个类似的[这里] [1]，但是只要dplyr改变它做事情的方式，我相信我的问题是原创的，可以帮助其他人。首先，我正在尝试内部功能，...
例如，当您从scipy.stats输入时，导入chisquare chisquare（f_obs = [175,25,125,125]，f_exp = [133.3,66.7,166.7,83.3]）这将返回Power_divergenceResult（statistic = 70.42153483789218，pvalue = ...
我想知道是否有人可以帮我解决问题。我想对下面的泊松对数正态模型做一个拟合优度评估（这只是简单的测试模型）。当我评论出...
我正在尝试自动化卡方计算。我正在使用scipy.stats.pearsonr。然而，这给我的答案不同于SPSS。比如，10个因素的差异。 （.07 - > .8）我很确定......
实际上，有几天我坚持这个挑战，我想知道你的想法。我在pyspark中有一个大数据框，有大约150个功能。每行属于一个人而且......
我有一个功课问题是编写一个函数来引导它找到df = 2 Chisq分布中值的95％CI。我的功能似乎有效，但是从wiki我得到了...的公式