一个值具有100%概率的分布的Python ChiSquared测试

Question

我对统计学有点生疏，但我现在需要用卡方检验来验证两个概率分布在统计上是否相似。在

问题是，我一直使用的一些分布最终是“确定性的”，即它们有1.0的概率为1，0.0的概率为0。在

我一直在使用scipy的stat和函数chisquare来实现我的测试。每当我尝试将函数用于那些确定性分布时，得到的p值最终为nan，即使比较的两个分布相同，测试也失败。在

我知道这种测试应该在连续数据的离散化版本中进行。所以我要问的是，是否有任何解决办法可以对离散的，甚至是“确定性”分布使用卡方检验。在

MVCE：

#!/usr/bin/env
from scipy import stats

distA = [1.0, 0.0]
distB = [1.0, 0.0]
X, p = stats.chisquare(distA, distB)
print X
print p

X和p的值都应为nan。在