R语言pchisq命令的Python等效实现及结果不一致问题咨询

问题根源 #

R的pchisq是卡方分布的累积分布函数（CDF），输入为分位点、输出为0-1区间的概率值；你使用的scipy.stats.chi2.ppf是卡方分布的分位数函数（PPF，CDF的逆函数），输入要求为0-1区间的概率值、输出为对应分位点，二者功能完全相反，因此结果不一致。你输入的分位点数值远大于1，超出了ppf函数的定义域，才会返回NaN。

正确等效实现 #

R的pchisq(q, df)对应的scipy函数为scipy.stats.chi2.cdf(x=q, df=df)，测试用例运行结果如下：

from scipy.stats import chi2

# 对应第一个R测试用例
print(chi2.cdf(38972.27814544528, df=1))
# 输出：1.0

# 对应第二个R测试用例
print(chi2.cdf(40569.99000034796, df=1))
# 输出：1.0

运行结果和R中pchisq的返回完全一致。

补充说明 #

你之前参考的内容是R的qchisq函数的等效实现，该函数才对应scipy.stats.chi2.ppf，用于通过概率值反查分位点，请注意区分使用场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者4jano20