Pruebas chi-cuadrado de bondad de ajuste

Pruebas de hipótesis en Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Enlaces morados

¿Cómo te sientes al descubrir que ya habías visitado el recurso principal?

purple_link_counts = stack_overflow['purple_link'].value_counts()

purple_link_counts = purple_link_counts.rename_axis('purple_link')\
                                       .reset_index(name='n')\
                                       .sort_values('purple_link')

         purple_link     n
2             Amused   368
3            Annoyed   263
0  Hello, old friend  1225
1        Indifferent   405

Definir las hipótesis

hypothesized = pd.DataFrame({
  'purple_link': ['Amused', 'Annoyed', 'Hello, old friend', 'Indifferent'], 
  'prop': [1/6, 1/6, 1/2, 1/6]})

         purple_link      prop
0             Amused  0.166667
1            Annoyed  0.166667
2  Hello, old friend  0.500000
3        Indifferent  0.166667

$H_{0}$: La muestra coincide con la distribución hipotetizada

$H_{A}$: La muestra no coincide con la distribución hipotetizada

$\chi^{2}$ mide cuán lejos están los resultados observados de las expectativas en cada grupo

alpha = 0.01

Conteos hipotetizados por categoría

n_total = len(stack_overflow)
hypothesized["n"] = hypothesized["prop"] * n_total

         purple_link      prop            n
0             Amused  0.166667   376.833333
1            Annoyed  0.166667   376.833333
2  Hello, old friend  0.500000  1130.500000
3        Indifferent  0.166667   376.833333

Visualizar conteos

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(purple_link_counts['purple_link'], purple_link_counts['n'], 
        color='red', label='Observed')

plt.bar(hypothesized['purple_link'], hypothesized['n'], alpha=0.5, 
        color='blue', label='Hypothesized')

plt.legend()
plt.show()

Visualizar conteos

Gráfico de barras de número de respuestas frente a purple_link, con los conteos observados en rojo y los hipotetizados en azul.

Prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste

print(hypothesized)

         purple_link      prop            n
0             Amused  0.166667   376.833333
1            Annoyed  0.166667   376.833333
2  Hello, old friend  0.500000  1130.500000
3        Indifferent  0.166667   376.833333

from scipy.stats import chisquare
chisquare(f_obs=purple_link_counts['n'], f_exp=hypothesized['n'])

Power_divergenceResult(statistic=44.59840778416629, pvalue=1.1261810719413759e-09)

¡Vamos a practicar!

Pruebas de hipótesis en Python