卡方分布—chi-square distribution, χ2-distribution：
若k个独立的随机变量Z1, Z2,..., Zk 满足标准正态分布 N(0,1) , 则这k个随机变量的平方和：
为服从自由度为k的卡方分布，记作：
或者 
卡方检验—χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验方法，主要用于分类变量之间的独立性检验：
基本思想是根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著性差异，或者推断两个分类变量是否相关或者独立。一般可以设原假设为 ：观察频数与期望频数没有差异，或者两个变量相互独立不相关。实际应用中，我们先假设原假设成立，计算出卡方值，卡方表示观察值与理论值间的偏离程度。
设A代表某个类别的观察频数，E代表基于H0计算出的期望频数，A与E之差称为残差，卡方值计算公式：
(i=1，2，3，…，k)
Ai为i水平的观察频数，Ei为i水平的期望频数，n为总频数，pi为i水平的期望频率。i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi，k为单元格数。当n比较大时，χ2统计量近似服从k-1(计算Ei时用到的参数个数)个自由度的卡方分布。
由卡方的计算公式可知，当观察频数与期望频数完全一致时，χ2值为0；观察频数与期望频数越接近，两者之间的差异越小，χ2值越小；反之，观察频数与期望频数差别越大，两者之间的差异越大，χ2值越大。换言之，大的χ2值表明观察频数远离期望频数，即表明远离假设。小的χ2值表明观察频数接近期望频数，接近假设。因此，χ2是观察频数与期望频数之间距离的一种度量指标，也是假设成立与否的度量指标。如果χ2值“小”，研究者就倾向于不拒绝H0；如果χ2值大，就倾向于拒绝H0。至于χ2在每个具体研究中究竟要大到什么程度才能拒绝H0，则要借助于卡方分布求出所对应的P值来确定。
卡方检验实例：
某医院对某种病症的患者使用了A，B两种不同的疗法，结果如表1，问两种疗法有无差别？
| 组别 | 有效 | 无效 | 合计 | 有效率（%） |
| A组 | 19 | 24 | 43 | 44.2 |
| B组 | 34 | 10 | 44 | 77.3 |
| 合计 | 53 | 34 | 87 | 60.9 |
可以计算出各格内的期望频数：
第1行1列： 43×53/87=26.2
第1行2列： 43×34/87=16.8
第2行1列： 44×53/87=26.8
第2行2列： 44×34/87=17.2
先建立原假设：A、B两种疗法没有区别。根据卡方值的计算公式，计算：卡方值=10.01。得到卡方值以后，接下来需要查询卡方分布表来判断p值，从而做出接受或拒绝原假设的决定。自由度k=(行数-1)*(列数-1)。 这里k=1.然后看卡方分布的临界概率表，我们可以用如下代码生成：
import numpy as np from scipy.stats import chi2 import pandas as pd percents = [ 0.95, 0.90, 0.5,0.1, 0.05, 0.025, 0.01, 0.005] df =pd.DataFrame(np.array([chi2.isf(percents, df=i) for i in range(1, 30)])) df.columns = percents df.index = df.index+1 pd.set_option(‘precision‘, 3) df
查表自由度为1,p=0.05的卡方值为3.841，而此例卡方值10.01>3.841，因此 p < 0.05，说明原假设在0.05的显著性水平下是可以拒绝的。也就是说，原假设不成立。
ChiMerge分箱算法：
它主要包括两个阶段：初始化阶段和自底向上的合并阶段。
初始化阶段：
首先按照属性值的大小进行排序（对于非连续特征，需要先做数值转换，比如转为坏人率，然后排序），然后每个属性值单独作为一组。
合并的阶段：
（1）对每一对相邻的组，计算卡方值；
（2）根据计算的卡方值，对其中最小的一对邻组合并为一组；
（3）不断重复（1），（2）直到计算出的卡方值都不低于事先设定的阈值，或者分组数达到一定的条件（如最小分组数5，最大分组数8）。
下图是著名的鸢尾花数据集sepal-length属性值的分组及相邻组的卡方值。最左侧是属性值，中间3列是class的频数，最右是卡方值。这个分箱是以卡方阈值1.4的结果。可以看出，最小的组为[6.7，7.0），它的卡方值是1.5。
如果进一步提高阈值，如设置为4.6，那么以上分箱还将继续合并，最终的分箱如下图：
卡方分箱除了用阈值来做约束条件，还可以进一步的加入分箱数约束，以及最小箱占比，坏人率约束等。
原文地址：https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html