卡方检验是一种统计方法，用于确定两个类别变量之间是否具有显着相关性。这些变量都应来自相同的人群，并且应该是分类的，例如-是/否，男性/女性，红色/绿色等。例如，我们可以使用对人们的冰淇淋购买模式的观察来构建数据集，并尝试进行关联具有他们喜欢的冰淇淋口味的人的性别。如果发现相关性，我们可以通过了解来访者的性别人数来计划适当的风味储备。
我们使用numpy库中的各种函数来进行卡方检验。.
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()
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