Python – Prueba de chi-cuadrado

Python – Prueba de chi-cuadrado

La prueba de chi-cuadrado es un método estadístico para determinar si dos variables categóricas están significativamente correlacionadas entre sí. Ambas variables deben pertenecer a la misma población y deben ser categóricas, por ejemplo: Sí / No, Hombre / Mujer, Rojo / Verde, etc. Por ejemplo, podemos construir un conjunto de datos con observaciones de personas que compran helado y probar para hacer coincidir el género de la persona con el sabor del helado que prefieren. Si se encuentra una correlación, podemos planificar un stock adecuado de gustos conociendo el número de personas que nos visitan por género.

Estamos usando varias funciones en la biblioteca numpy para realizar la prueba de chi-cuadrado.

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()

Su Salida como sigue –