Python中的皮尔森卡方检验 皮尔森卡方检验(Pearson’s chi-squared test)是一种用于评估两个分类变量之间是否存在相关性的统计检验方法。它基于观察频数与期望频数之间的差异,来判断观察数据是否与理论分布一致。在Python中,我们可以使用scipy库来进行皮尔森卡方检验的计算。 简介与原理 皮尔森卡方检验适用于两个分类变量...
python chi2_contingency卡方检验简介用法示例详解 简介 scipy.stats.chi2_contingency是一个计算列联表中变量相互独立的卡方检验的函数。它根据列联表中的观察频率计算卡方统计量和p值。期望频率是根据假设独立性的条件下的边际和来计算的;详情请参见scipy.stats.contingency.expected_freq`。自由度的数量(使用numpy函...
Y) = (sum (x - mean(X)) * (y - mean(Y)) ) * 1/(n-1) #covariance(X, Y) / (stdv(X) * stdv(Y)) from scipy import stats np.corrcoef(option['spot'],option['future']) stats.pearsonr(option['spot'],option['future']) stats.spearmanr(option[...
import xarray as xr import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import pymannkendall from scipy.stats import pearsonr from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error # 思路 # bias = obs / gcm # gcm_downscale = gcm * bias # 读取数据 from...