卡方分布
卡方检验主要用于分类变量之间的独立性检验
基本思想：卡方表示观察值与理论值之间的偏离程度。
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：
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？
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：
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。
