卡方检验（python代码实现）

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医药统计项目QQ：231469242

分类变量检验方法

卡方分布绘图

如果多个符合正态分布的独立随机变量z1,z2,z3.....zk，
z1+z2+z3+....z_k呈现卡方分布，自由度k.
有几个正态分布相加，就有几个自由度

# -*- coding: utf-8 -*-
# Toby QQ：231469242
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
import seaborn as sns
import math,pylab,matplotlib,numpy
from matplotlib.font_manager import FontProperties

#设置中文字体
font=FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc",size=15)

n=10

#绘制自由度为n的卡方分布图,n表示生成卡方数组的个数
def Get_chisquareDatas(n):
    #标准正太分布
    normalDistribution=stats.norm(0,1)
    list_data=[]
    for i in range(n):
        normal_data=normalDistribution.rvs(30)
        chisquare_data=normal_data**2
        list_data.append(chisquare_data)
    return list_data

def Plot_chisquare(n):
    list_data=Get_chisquareDatas(n)
    sum_data=sum(list_data)
    plt.hist(sum_data)

Plot_chisquare(2)
Plot_chisquare(3)
Plot_chisquare(10)

官方绘图代码

# -*- coding: utf-8 -*-

from scipy.stats import chi2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots(1, 1)

df = 20
mean, var, skew, kurt = chi2.stats(df, moments='mvsk')

#绘制函数的起始点和终止点
#pdf为概率密度函数
#百分比函数(PPF) :the inverse of the CDF. PPF  函数和连续分布函数CDF相逆，
#比如输入哪一个点，可以得到低于等于20的概率？
#ppf(0.01, df)表示输入哪个点，得到概率低于0.01
initial=chi2.ppf(0.01, df)
end=chi2.ppf(0.99, df)
x = np.linspace(initial,end, 100)

#概率密度函数用于绘图
ax.plot(x, chi2.pdf(x, df), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='chi2 pdf')
plt.title("df is %d"%df)
plt.show()

卡方检验代码

可汗学院的问题

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
卡方公式(o-e)^2 / e
期望值和收集到数据不能低于5，o(observed)观察到的数据，e（expected）表示期望的数据
(o-e)平方，最后除以期望的数据e
'''

import numpy as np
from scipy import stats
from scipy.stats import chisquare
list_observe=[30,14,34,45,57,20]
list_expect=[20,20,30,40,60,30]

std=np.std(data,ddof=1)
print(chisquare(f_obs=list_observe, f_exp=list_expect))
p=chisquare(f_obs=list_observe, f_exp=list_expect)[1]
'''
返回NAN，无穷小
'''

if p>0.05 or p=="nan":
   print"H0 win,there is no difference"
else:
   print"H1 win,there is difference"

contigency table联立表

测试数据

第一行：草本药1，草本药2，安慰剂

第二行：生病和非生病

H0：草本药和疾病无关系

H1：草本药和疾病有关系

可汗学院计算出来的卡方值2.53；自由度2，显著性0.1，的关键值4.6

卡方值2.53<关键值4.6,  H0成立，两者无关系

python代码与可汗学院算出结果一致，此版本体现算法推导过程。缺点就是要自己计算出期望值列表

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
卡方公式(o-e)^2 / e
期望值和收集到数据不能低于5，o(observed)观察到的数据，e（expected）表示期望的数据
(o-e)平方，最后除以期望的数据e
联立表contigency table计算
'''

from scipy.stats import chisquare   

list_observe=[34,38,28,50]
list_expect=[29.76,42.2,32.24,45.77]

row=2
colume=2

def Contigency_table(row,colume,list_observe,list_expect):
    degreeFreedom=(row-1)*(colume-1)
    print(chisquare(f_obs=list_observe, f_exp=list_expect,ddof=degreeFreedom))
    p=chisquare(f_obs=list_observe, f_exp=list_expect)[1]

    if p>0.05 or p=="nan":
       print"H0 win,there is no difference"
    else:
       print"H1 win,there is difference"

Contigency_table(row,colume,list_observe,list_expect)

此版本不用算出期望值，更加方便，参考的是2*2联立表，自由度=1，critical value=2.7

# -*- coding: utf-8 -*-

#独立性检验test for independence,也是卡方检验chi_square
#前提条件：a,b,c,d 必须大于5

#2.706是判断标准（90概率），值越大，越有关，值越小，越无关
def value_independence(a,b,c,d):
    if a>=5 and b>=5 and c>=5 and d>=5:
        return ((a+b+c+d)*(a*d-b*c)**2)/float((a+b)*(c+d)*(a+c)*(b+d))

#返回True表示有关
#返回False表示无关
def judge_independence(num_independence):
    if num_independence>2.706:
        print ("there is relationship")
        return True
    else:
        print("there is no relationship")
        return False

a=34
b=38
c=28
d=50
chi_square=value_independence(a,b,c,d)
relation=judge_independence(chi_square)

python官网版本，更加方便和科学

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.chi2_contingency.html

import scipy.stats as stats

data = np.array([[43,9],
[44,4]])
V, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(data)
print(p)

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘（博主亲自录制视频）

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