{"id":843,"date":"2023-07-28T13:57:18","date_gmt":"2023-07-28T13:57:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/bonta-del-chi-quadrato-del-fit-test-pitone\/"},"modified":"2023-07-28T13:57:18","modified_gmt":"2023-07-28T13:57:18","slug":"bonta-del-chi-quadrato-del-fit-test-pitone","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/bonta-del-chi-quadrato-del-fit-test-pitone\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un<\/span> <strong><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-della-bonta-di-adattamento-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato<\/a><\/strong> <span style=\"color: #000000;\">viene utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato in Python.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Esempio: test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato in Python<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il proprietario di un negozio afferma che un numero uguale di clienti si reca nel suo negozio ogni giorno della settimana. Per verificare questa ipotesi, un ricercatore registra il numero di clienti che entrano nel negozio in una determinata settimana e rileva quanto segue:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Luned\u00ec:<\/strong> 50 clienti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Marted\u00ec:<\/strong> 60 clienti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mercoled\u00ec:<\/strong> 40 clienti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gioved\u00ec:<\/strong> 47 clienti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Venerd\u00ec:<\/strong> 53 clienti<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzare i seguenti passaggi per eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato in Python per determinare se i dati sono coerenti con la dichiarazione del proprietario del negozio.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, creeremo due tabelle per contenere il numero di clienti osservato e previsto per ogni giorno:<\/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>Passaggio 2: eseguire il test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, possiamo eseguire il test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato utilizzando la <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.chisquare.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">funzione chi quadrato<\/a> della libreria SciPy, che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>chi quadrato (f_obs, f_exp)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>f_obs:<\/strong> un array di conteggi osservati.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>f_exp:<\/strong> un array di conteggi attesi. Per impostazione predefinita, si presuppone che ciascuna categoria abbia la stessa probabilit\u00e0.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare questa funzione nel nostro esempio specifico:<\/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;\">La statistica del test Chi-quadrato \u00e8 <strong>4,36<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 <strong>0,35947<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti che il valore p corrisponde a un valore Chi quadrato con n-1 gradi di libert\u00e0 (dof), dove n \u00e8 il numero di diverse categorie. In questo caso, gdl = 5-1 = 4. \u00c8 possibile utilizzare il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-del-valore-p-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">calcolatore chi quadrato\/valore P<\/a> per confermare che il valore p che corrisponde a X <sup>2<\/sup> = 4,36 con gdl = 4 \u00e8 <strong>0,35947<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ricordiamo che un test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> : (ipotesi nulla)<\/strong> Una variabile segue una distribuzione ipotetica.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>1<\/sub> : (ipotesi alternativa)<\/strong> Una variabile non segue una distribuzione ipotetica.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p (0,35947) non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla. Ci\u00f2 significa che non abbiamo prove sufficienti per affermare che la reale distribuzione dei clienti sia diversa da quella riportata dal proprietario del negozio.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato viene utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica. Questo tutorial spiega come eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato in Python. 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