Python-カイ二乗検定
カイ二乗検定は、2つのカテゴリ変数がそれらの間に有意な相関関係があるかどうかを判断するための統計的方法です。これらの変数は両方とも同じ母集団からのものであり、-はい/いいえ、男性/女性、赤/緑などのカテゴリである必要があります。たとえば、人々のアイスクリーム購入パターンの観察結果を使用してデータセットを作成し、相関を試みることができます。彼らが好むアイスクリームの味を持つ人の性別。相関関係が見つかった場合、訪問する人々の性別の数を知ることにより、フレーバーの適切な在庫を計画することができます。
カイ二乗検定を実行するために、numpyライブラリのさまざまな関数を使用します。
from scipy import stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 10, 100)
fig,ax = plt.subplots(1,1)
linestyles = [':', '--', '-.', '-']
deg_of_freedom = [1, 4, 7, 6]
for df, ls in zip(deg_of_freedom, linestyles):
ax.plot(x, stats.chi2.pdf(x, df), linestyle=ls)
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(0, 0.4)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Chi-Square Distribution')
plt.legend()
plt.show()
その output 次のとおりです-