Scipy fisher_exact测试需要很长时间

Question

我正在使用scipy版本1.0.0。

import scipy as sp
x = [[5829225, 5692693], [5760959, 5760959]]
sp.stats.fisher_exact(x)

对于scipy以上的值，它不会返回任何内容，但会等待。 可能是什么原因呢？ 我该如何解决？

但是在R中，它几乎立即返回p值。

a = matrix(c(5829225,5692693,5760959,5760959), nrow=2)
fisher.test(a)

Answer 1

摘自documentation中的注释：

  

计算出的优势比不同于R使用的优势比。此scipy实现返回（更常见的）“无条件最大似然估计”，而R使用“有条件最大似然估计”。

     

对于具有大量数字的表，还可以使用在函数chi2_contingency中实现的（inexact）卡方检验。

（强调我的）

就像提到DSM的评论一样，对于您的大价值来说，这可能只是非常缓慢。而且由于注释说明了较大的值，因此您可以尝试使用它们建议的替代方法：

>>> chi2, p, dof, expected = sp.stats.chi2_contingency(x)
>>> p
6.140729432506709e-178