在python中使用卡方检验比较两个数据

Question

我有两个光谱具有（波长，光通量，误差）列。两个光谱彼此相似，只是一个光谱与另一个光谱相比波长偏移很小。我通过互相关两个光谱来测量偏移。现在，我的目标是在将测量的偏移应用于其中一个光谱之前和之后测量两个光谱之间的卡方。对于Chi-sq估计，我将我的第二个光谱作为模型。计算卡方是很容易的。但是，我怎样才能估计python中与这些卡方相关的p值？

Answer 1

查看scipy.stats.chisquare

>>> from scipy.stats import chisquare
>>> chisquare([16, 18, 16, 14, 12, 12],f_exp=[16, 16, 16, 16, 16, 8])
Power_divergenceResult(statistic=3.5, pvalue=0.62338762774958223)

第一个输入是观察到的频率，第二个输入是预期的频率。

第二个输出是p值。