在scipy中查找卡方检验的自由度？

Question

我有一个麦克斯韦分布的观察数据，我把它和预期的麦克斯韦分布进行比较。然后我用卡方检验来检查这个比较的好坏。结果非常不错，不过我还想知道卡方检验用的自由度是多少。根据文档的说法，

：p值是通过一个卡方分布计算出来的，自由度是 k - 1 - ddof，其中 k 是观察到的频率的数量。默认的 ddof 值是 0。

这里的 k 到底是什么呢？是我总共有的数据点数量（41000）吗？还是每个区间的频率？

Answer 1

这些文档使用了常见的统计变量名称。K-1代表自由度。K表示每组样本的数量，样本的大小是n。简单来说，就是每个区间的频率。

在http://statistics.about.com/od/Inferential-Statistics/a/What-Is-A-Degree-Of-Freedom.htm的最后一段提到：

另一个计算自由度的例子是F检验。在进行F检验时，我们有k个样本，每个样本的大小是n。分子中的自由度是k - 1，分母中的自由度是k(n - 1)。

Answer 2

k 是 f_obs 的大小，也就是 chisquare 函数的第一个参数。它代表的是分箱的数量。

比如，在下面这个文档示例中，

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

f_obs 的值是 [16, 18, 16, 14, 12, 12]，所以 k 的值就是 len(f_obs)，也就是 6。