趋势卡方检验 python
趋势卡方检验（trend chi-square test）是一种统计方法，用于检验一个分类变量与一个连续变量之间是否存在显著的单调趋势。在 Python 中，可以使用 scipy 库中的 chi2_contingency 函数来计算趋势卡方检验的结果。
numpy库统计函数
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用趋势卡方检验：
```python
import numpy as np
from  import chi2_contingency
构造分类变量和连续变量的数据
x = ([1, 2, 3, 4, 5])
y = ([10, 20, 30, 40, 50])
计算趋势卡方检验的结果
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(_stack((x, y)))
print("卡方统计量：", chi2)
print("P值：", p)
print("自由度：", dof)
print("期望频数：", expected)
```
在上面的代码中，我们首先使用 numpy 库中的 array 函数构造了分类变量 x 和连续变量 y 的数据。然后，我们使用 scipy 库中的 chi2_contingency 函数计算趋势卡方检验的结果。该函数返回四个值：卡方统计量、P值、自由度和期望频数。最后，我们使用 print 函数输出这些结果。