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因数相关性质检验
## 1. 卡方检验
此方法适用的是分类变量的因数相关性，主要用到的函数为：
`scipy.stats.chi2_contingency`
使用示例：
```python
import scipy.stats
# 假设观察到的因数对应的计数
observed = [[10, 20, 30],
[60, 10, 30]]
chi2, p, dof, expected = scipy.stats.chi2_contingency(observed)
# 可以得到 p 值
print(p)
```
## 2. 相关系数
此方法适用的是数值变量的因数相关性。主要有以下几种相关系数：
* Pearson 相关系数
* Spearman 相关系数
* Kendall 相关系数
主要通过使用 Python 相关库，如 `scipy.stats` 进行计算。
使用示例：
```python
import scipy.stats
# 假设有两组数值样本
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [4, 6, 8, 10, 12]
# 计算 Pearson 相关系数
res = scipy.stats.pearsonr(x, y)
# 可以得到相关系数
print(res[0])
```
总结：以上是编辑：【夜雨幽香】整理及AI智能原创关于《因数相关性质
》优质内容解答希望能帮助到您。