中，大家可以使用scipy库中的stats模块来进行卡方检验和卡方分布的计算和分析。
1. 卡方检验
tingency函数来进行卡方检验的计算。
首先，大家需要准备一个2×2的列联表，用于表示两个变量之间的关系。例如，大家可以使用以下数据来表示性别和是否吸烟之间的关系
吸烟 | 不吸烟
—|—|—
男 | 20 | 30
女 | 10 | 40
tingency函数进行卡方检验的计算
porttingency
p.array([[20, 30], [10, 40]])tingency(obs)
其中，obs为列联表，chi2为卡方统计量，p为p值，dof为自由度，expected为期望频数。
2. 卡方分布
中，大家可以使用scipy库中的chi2模块来进行卡方分布的计算和分析。
使用chi2模块进行卡方分布的计算
port chi2
计算自由度为5的卡方分布在x=2处的概率密度函数值
pdf = chi2.pdf(2, 5)
计算自由度为5的卡方分布在x=2处的累积分布函数值
cdf = chi2.cdf(2, 5)
计算自由度为5的卡方分布在0.05的置信水平下的临界值
ppf = chi2.ppf(0.05, 5)
其中，pdf为概率密度函数值，cdf为累积分布函数值，ppf为临界值。
中，大家可以使用scipy库中的stats模块来进行卡方检验和卡方分布的计算和分析。卡方检验用于检验两个分类变量之间是否存在相关性，而卡方分布则是一种重要的概率分布，常用于描述样本方差的分布。