파이썬 numpy 카이제곱 분포(Chi Square Distribution)

카이제곱 분포 - chisquare()

카이 제곱 분포는 가설을 검증하기 위한 근거로 사용된다.
여기에는 두 가지 매개 변수가 있다:
df - (자유도).
size - 반환된 배열의 모양이다.

2x3 크기의 자유도 2를 갖는 카이 제곱 분포 표본을 추출한다:

from numpy import random x = random.chisquare(df=2, size=(2, 3)) print('x = random.chisquare(df=2, size=(2, 3)) : \n', x)

위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.

파이썬 numpy 카이제곱분포(chi square) chisquare() 함수 활용 예제

 

파이썬 numpy 카이제곱분포 시각화

from numpy import random import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.distplot(random.chisquare(df=1, size=1000), hist=False) plt.show()

위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다.

파이썬 numpy 카이제곱분포(chi square) 시각화-그래프 distplot() chisquare() 함수 활용 예제

 

 

이번 글에서는 파이썬 numpy 모듈에서 카이제곱 분포에 대해서 살펴보았다.

카이제곱 분포를 위해 chisquare() 함수를 활용하였으며 distplot() 함수를 통해 시각화를 할 수 있다.

꼭 손으로 눈으로 머리로 익히며 실습하기를 바란다.

모두 화이팅입니다.!!!

 

출처 : 이 글의 출처는 w3schools사이트를 참고하였으며 필자가 추가하여 정리한 글입니다.