Python - тест хи-квадрат
Тест хи-квадрат - это статистический метод, позволяющий определить, имеют ли две категориальные переменные значительную корреляцию между собой. Обе эти переменные должны относиться к одной и той же популяции, и они должны быть категориальными, например - Да / Нет, Мужчина / Женщина, Красный / Зеленый и т. Д. Например, мы можем построить набор данных с наблюдениями за покупкой мороженого людьми и попытаться сопоставить пол человека с ароматом мороженого, которое они предпочитают. Если корреляция обнаружена, мы можем спланировать соответствующий запас вкусов, зная количество людей, которые их посещают.
Мы используем различные функции в библиотеке numpy для проведения теста хи-квадрат.
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()
это output выглядит следующим образом -