在scipy找到卡方检验的自由度？

Question

我有一个麦克斯韦分布观测，我符合预期的麦克斯韦分布。 然后我进行卡方检验以找出合适的优点。 然而，我得到了很好的结果，我也想找出卡方测试使用的自由度。 引用文档chisquare

：使用具有k-1-ddof自由度的卡方分布计算p值，其中k是观察到的频率的数量。 ddof的默认值为0。

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

Answer 1

k是大小f_obs ，的第一个参数chisquare 。 这是箱子的数量。

例如，在docstring的以下示例中，

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

f_obs是[16, 18, 16, 14, 12, 12] f_obs [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表示每种尺寸n的样品量。 所以用你的话说，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：

计算自由度的另一种方法的另一个例子是F测试。 在进行F测试时，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）。