Python - Test chi quadrato

Il test chi-quadrato è un metodo statistico per determinare se due variabili categoriali hanno una correlazione significativa tra di loro. Entrambe queste variabili dovrebbero provenire dalla stessa popolazione e dovrebbero essere categoriche come - Sì / No, Maschio / Femmina, Rosso / Verde ecc. Ad esempio, possiamo costruire un set di dati con osservazioni sul modello di acquisto del gelato delle persone e provare a correlare il sesso di una persona con il sapore del gelato che preferisce. Se viene trovata una correlazione, possiamo pianificare uno stock appropriato di sapori conoscendo il numero di sesso delle persone che visitano.

Usiamo varie funzioni nella libreria numpy per eseguire il test chi-quadrato.

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()

Suo output è il seguente -