Python - การทดสอบ Chi-Square
การทดสอบไคสแควร์เป็นวิธีการทางสถิติเพื่อตรวจสอบว่าตัวแปรเชิงหมวดหมู่สองตัวแปรมีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ ตัวแปรทั้งสองควรมาจากประชากรกลุ่มเดียวกันและควรอยู่ในหมวดหมู่เช่น - ใช่ / ไม่ใช่ชาย / หญิงสีแดง / เขียวเป็นต้นตัวอย่างเช่นเราสามารถสร้างชุดข้อมูลโดยมีการสังเกตรูปแบบการซื้อไอศกรีมของผู้คนและพยายามให้สัมพันธ์กัน เพศของบุคคลที่มีรสชาติของไอศกรีมที่ตนชอบ หากพบความสัมพันธ์เราสามารถวางแผนสำหรับสต็อกของรสชาติที่เหมาะสมได้โดยทราบจำนวนเพศของผู้ที่เข้าเยี่ยมชม
เราใช้ฟังก์ชันต่างๆในไลบรารี numpy เพื่อทำการทดสอบไคสแควร์
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()
มัน output มีดังนี้ -