Python-카이-제곱 테스트

카이-제곱 검정은 두 범주 형 변수간에 유의 한 상관 관계가 있는지 확인하는 통계 방법입니다. 두 변수는 모두 동일한 모집단이어야하며 예 / 아니오, 남성 / 여성, 빨간색 / 녹색 등과 같은 범주 여야합니다. 예를 들어, 사람들의 아이스크림 구매 패턴에 대한 관찰을 사용하여 데이터 세트를 구축하고 상관을 시도 할 수 있습니다. 선호하는 아이스크림의 맛을 가진 사람의 성별. 상관 관계가 발견되면 방문하는 사람들의 성별을 알고 적절한 맛의 재고를 계획 할 수 있습니다.

우리는 카이 제곱 테스트를 수행하기 위해 numpy 라이브러리의 다양한 함수를 사용합니다.

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()

이것의 output 다음과 같습니다-