Python-カイ二乗検定

カイ2乗検定は、2つのカテゴリ変数に有意な相関があるかどうかを判断する統計的手法です。これらの変数は両方とも同じ母集団からのものでなければならず、-はい/いいえ、男性/女性、赤/緑などのようにカテゴリー的でなければなりません。たとえば、人々のアイスクリーム購入パターンに関する観察結果を含むデータセットを構築し、人の性別と好みのアイスクリームのフレーバーとの相関をとることができます。相関関係が見つかった場合、訪問する人々の性別を知ることにより、適切なフレーバーの在庫を計画できます。

numpyライブラリのさまざまな関数を使用して、カイ二乗検定を実行します。

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*出力*は次のとおりです-

chisquare.png

Python-data-science-python-chi-square-test

Python-カイ二乗検定