python - 在scipy中找到卡方检验的自由度？

Question

我有一个麦克斯韦分布观察结果，我符合预期的麦克斯韦分布。然后我进行卡方检验以找出拟合优度。但是我得到了很好的结果，我还想找出卡方检验使用的自由度。引用文档chisquare

：p 值是使用自由度为 k - 1 - ddof 的卡方分布计算的，其中 k 是观察到的频率数。ddof 的默认值为 0。

这里的 k 到底是什么？是我拥有的数据点总数（41000）吗？或者是每箱的频率？

Answer 1

k是 的大小f_obs，是 的第一个参数chisquare。它是垃圾箱的数量。

例如，在以下来自 docstring 的示例中，

>>> chisquare([16, 18, 16, 14, 12, 12])
(2.0, 0.84914503608460956)

f_obs是[16, 18, 16, 14, 12, 12],k是len(f_obs), 或 6。

Answer 2

文档遵循典型的统计变量名称。K-1 是自由度。K 表示每个大小为 n 的样本数量。所以用你的话来说，每箱的频率。

http://statistics.about.com/od/Inferential-Statistics/a/What-Is-A-Degree-Of-Freedom.htm的最后一段内容如下：

另一个计算自由度的不同方法的例子是 F 检验。在进行 F 检验时，我们有 k 个样本，每个样本大小为 n。分子中的自由度为 k - 1，分母中的自由度为 k(n - 1)。