在在数理统计中，卡方分布具有重要意义，它是统计推断中应用最广泛的概率分布之一。我们如何实现它？计算假设检验和置信区间，卡片方面的分布是一种很好的操作方法，本文将向您介绍python操作使用卡方分布。
一、什么是卡方分布？
它是统计学中一种非常有用的名称分布，它是概率统计中常用的概率分布，也是统计推断中应用最广泛的概率分布之一。卡方分布经常出现在假设测试和信心范围的计算中。
定义：设 X1..Xn是服从标准正态分布的随机变量，称为统计量
当自由度为n的卡方分布，自由度为n时，他的期望是n，方差为2n
使用语法
chisquare(df,size=None)
使用说明
df(自由度数)是一个独立的随机变量，每个变量都是标准的正态分布(平均值为0，方差为1)，平方求和，得到卡方的分布。
二、python卡方分布计算
根据ｐ-value计算分位点
importscipy.stats printscipy.stats.chi2.ppf(0.05,5)
p是根据分位点计算的-value
fromscipyimportstats print1-stats.chi2.cdf(critical_value,DF)
以上是python有关卡方分布的介绍，希望能解决您的问题哟~更多python高级学习推荐：python高级教程。