python卡方检验关键词,Python卡方检验

本篇文章帮大家学习python卡方检验，包含了Python卡方检验使用方法、操作技巧、实例演示和注意事项，有一定的学习价值，大家可以用来参考。

卡方检验是确定两个分类变量是否具有显着相关性的统计方法。这两个变量应该来自相同的人口，他们应该是类似的 - 是/否，男/女，红/绿等。例如，我们可以建立一个数据集，观察人们的冰淇淋购买模式并尝试关联 - 他们喜欢的冰淇淋味道的人的性别。如果发现相关性，我们可以通过了解访问人群的性别数量来计划适当的口味。

在numpy库中使用各种功能来执行卡方检验。

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()

执行上面示例代码，得到以下结果 -

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