在scipy找到卡方检验的自由度？

Question

我有一个麦克斯韦分布观察，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的大小为f_obs，chisquare的第一个参数。这是箱子的数量。

例如，在docstring中的以下示例中，

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

f_obs为[16, 18, 16, 14, 12, 12]，k为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的最后一段是：

  

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）。