Distribuzione Chi Square NumPy
La distribuzione del chi-quadro (χ²) è una distribuzione di probabilità continua utilizzata in statistica per modellare varie situazioni, tra cui test di ipotesi e stime di varianza. La forma esatta della distribuzione dipende dai gradi di libertà , che determinano la forma della curva di probabilità . In NumPy, è possibile generare campioni dalla distribuzione del chi-quadro utilizzando la funzione numpy.random.chisquare()
.
Generazione di Campioni dalla Distribuzione del Chi-Quadro
La funzione numpy.random.chisquare()
accetta due parametri principali:
df
(gradi di libertà ): Specifica il numero di gradi di libertà della distribuzione.size
(dimensione campione): Specifica quanti campioni desideri generare.
Ecco un esempio di come generare campioni dalla distribuzione del chi-quadro con NumPy:
import numpy as np
# Definizione dei gradi di libertà gradi_di_liberta = 5 # Esempio di 5 gradi di libertÃ
# Generazione di campioni dalla distribuzione del chi-quadrocampione = np.random.chisquare(df=gradi_di_liberta, size=1000)
In questo esempio, abbiamo generato 1000 campioni dalla distribuzione del chi-quadro con 5 gradi di libertà . Il risultato è stato memorizzato nell’array campione
.
Analisi dei Campioni
Una volta generati i campioni, è possibile eseguire varie analisi e operazioni su di essi utilizzando NumPy e altre librerie.
# Calcolo della media e della deviazione standard dei campionimedia_campioni = np.mean(campione)deviazione_standard_campioni = np.std(campione)
# Visualizzazione dell'istogramma dei campioniimport matplotlib.pyplot as pltplt.hist(campione, bins=30, density=True, alpha=0.5)plt.xlabel('Valore')plt.ylabel('Densità ')plt.title('Istogramma dei Campioni dalla Distribuzione del Chi-Quadro')plt.show()
Conclusioni
La distribuzione del chi-quadro è una distribuzione continua utilizzata in statistica per vari scopi, inclusi test di ipotesi e stime di varianza. In NumPy, è possibile generare campioni da questa distribuzione utilizzando numpy.random.chisquare()
. La forma esatta della distribuzione dipende dai gradi di libertà specificati. Comprendere come generare e analizzare campioni dalla distribuzione del chi-quadro è fondamentale in statistica e analisi dei dati.