Python - 卡方檢驗

卡方檢驗是一種統計方法，用於確定兩個分類變數是否在它們之間具有顯著相關性。這兩個變數都應來自同一總體，並且它們應為分類變數，如 - 是/否、男/女、紅/綠等。例如，我們可以建立一個關於人們購買冰淇淋方式的資料集，並嘗試將一個人的性別與他們喜歡的冰淇淋口味相關聯。如果發現了相關性，我們可以通過了解來訪人群的性別數量來計劃適當的口味庫存。

我們使用 numpy 庫中的各種函式來執行卡方檢驗。

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()

它的輸出如下 -