📊 卡方分布、卡方独立性检验和拟合性检验理论及其Python实现 🐍
导读 在统计学中，卡方分布（χ² distribution）是一个重要的概率分布，广泛应用于假设检验中。它主要用于评估数据是否符合预期分布或两个变量...
在统计学中，卡方分布（χ² distribution）是一个重要的概率分布，广泛应用于假设检验中。它主要用于评估数据是否符合预期分布或两个变量之间是否存在关联。例如，卡方独立性检验（Chi-square Test of Independence）可以用来判断两个分类变量是否相互独立，而拟合性检验（Goodness of Fit Test）则用于验证实际观测值与理论模型之间的差异是否显著。
实现这些方法并不复杂，借助Python的强大库如`scipy.stats`即可轻松完成。例如，使用`chi2_contingency()`函数进行独立性检验，只需输入一个二维列联表即可获得p值和统计量；而对于拟合性检验，则可通过`chisquare()`函数比较观测频数与期望频数。此外，利用Matplotlib绘制柱状图或热力图，还能直观展示分析结果，进一步增强决策支持能力。无论是学术研究还是业务数据分析，掌握卡方检验都能带来巨大帮助！✨
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