{"id":841,"date":"2023-07-28T13:57:18","date_gmt":"2023-07-28T13:57:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungsgutetest-python\/"},"modified":"2023-07-28T13:57:18","modified_gmt":"2023-07-28T13:57:18","slug":"chi-quadrat-anpassungsgutetest-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungsgutetest-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen chi-quadrat-anpassungstest in python durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p>Mithilfe <span style=\"color: #000000;\">eines<\/span> <strong><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungstest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Chi-Quadrat-Anpassungstests<\/a><\/strong> <span style=\"color: #000000;\">wird ermittelt, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Python einen Chi-Quadrat-Anpassungstest durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Beispiel: Chi-Quadrat-Anpassungstest in Python<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ein Ladenbesitzer sagt, dass an jedem Tag der Woche gleich viele Kunden in sein Gesch\u00e4ft kommen. Um diese Hypothese zu testen, erfasst ein Forscher die Anzahl der Kunden, die in einer bestimmten Woche in den Laden kommen, und stellt Folgendes fest:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Montag:<\/strong> 50 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dienstag:<\/strong> 60 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mittwoch:<\/strong> 40 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Donnerstag:<\/strong> 47 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Freitag:<\/strong> 53 Kunden<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um in Python einen Chi-Quadrat-Anpassungstest durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob die Daten mit der Behauptung des Ladenbesitzers \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zuerst erstellen wir zwei Tabellen, die unsere beobachtete und erwartete Anzahl an Kunden f\u00fcr jeden Tag enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>expected = [50, 50, 50, 50, 50]\nobserved = [50, 60, 40, 47, 53]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie den Chi-Quadrat-Anpassungstest durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes k\u00f6nnen wir den Chi-Quadrat-Anpassungstest mit der <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.chisquare.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Chi-Quadrat-Funktion<\/a> aus der SciPy-Bibliothek durchf\u00fchren, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Chi-Quadrat (f_obs, f_exp)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>f_obs:<\/strong> ein Array beobachteter Z\u00e4hlungen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>f_exp:<\/strong> ein Array erwarteter Z\u00e4hlungen. Standardm\u00e4\u00dfig wird davon ausgegangen, dass jede Kategorie gleich wahrscheinlich ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie diese Funktion in unserem konkreten Beispiel verwendet wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Chi-Square Goodness of Fit Test<\/span>\nstats.chisquare(f_obs=observed, f_exp=expected)\n\n(statistic=4.36, pvalue=0.35947)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Chi-Quadrat-Teststatistik betr\u00e4gt <strong>4,36<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,35947<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass der p-Wert einem Chi-Quadrat-Wert mit n-1 Freiheitsgraden (DOF) entspricht, wobei n die Anzahl der verschiedenen Kategorien ist. In diesem Fall ist dof = 5-1 = 4. Sie k\u00f6nnen den <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-p-wert-rechner\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Chi-Quadrat-zu-P-Wert-Rechner<\/a> verwenden, um zu best\u00e4tigen, dass der p-Wert, der X <sup>2<\/sup> = 4,36 mit dof = 4 entspricht, <strong>0,35947<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Denken Sie daran, dass ein Chi-Quadrat-Anpassungstest die folgenden Null- und Alternativhypothesen verwendet:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> : (Nullhypothese)<\/strong> Eine Variable folgt einer hypothetischen Verteilung.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>1<\/sub> : (Alternativhypothese)<\/strong> Eine Variable folgt keiner hypothetischen Verteilung.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert (0,35947) nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Das bedeutet, dass uns nicht gen\u00fcgend Beweise daf\u00fcr vorliegen, dass sich die tats\u00e4chliche Kundenverteilung von der vom Ladenbesitzer gemeldeten unterscheidet.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mithilfe eines Chi-Quadrat-Anpassungstests wird ermittelt, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt oder nicht. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Python einen Chi-Quadrat-Anpassungstest durchf\u00fchren. Beispiel: Chi-Quadrat-Anpassungstest in Python Ein Ladenbesitzer sagt, dass an jedem Tag der Woche gleich viele Kunden in sein Gesch\u00e4ft kommen. 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