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Gibt es eine Möglichkeit, den Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit durchzuführen, ohne den erwarteten Wert zu haben?Durchführen eines Chi-Squared-Tests in Python
A
Antwort
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Ich bin nicht sicher, welche Art von Daten Sie betrachten, aber vielleicht können Sie versuchen, die Dokumentation für scipy-Bibliothek aufgeführt here. Die Scipy-Bibliothek hat eine Chi-Quadrat-Funktion, die für Sie von Nutzen sein kann.
from scipy.stats import chisquare
chisquare([ <your data points>])
Ich hoffe, dies hilft.
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Ich habe versucht, dies zu verwenden, aber es erzeugt keinen p-Wert, wenn wir nicht den erwarteten Wert haben. –
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@JinayJani, die Dokumentation zeigt ziemlich deutlich, dass Sie falsch liegen. Der f_exp ist standardmäßig nur der Mittelwert der Daten für jedes Element und liefert einen p-Wert (zumindest in modernen SciPy-Versionen). –
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@AlexanderHuszagh, Power_divergenceResult (Statistik = 838.78434226260651, pvalue = nan) Dies ist die Ausgabe, die ich bekomme. –
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Wenn Sie davon ausgehen können, dass die Daten normalverteilt sind, können Sie einen Erwartungswert als Mittelwert der Beobachtungen verwenden. Wenn nicht, können Sie keine Chi-Quadrat-Analyse verwenden. Das Problem hat keinen erwarteten Wert. –