[Python] 등분산검정 (정규분포의 모분산에 대한 검정)

등분산검정

1. 양측검정 
- 귀무가설 : 표본의 분산은 같다.
- 대립가설 : 표본의 분산은 같지 않다.

2. 단측 검정
- 귀무가설 : 표본의 분산은 같다.
- 대립가설 : 표본의 분산은 작다. or 크다

 

 

파이썬으로 함수 구현

from scipy.stats import chi2

def var_test(x, va0, direction = 'two-tailed', alpha = 0.05):
    n = len(x)
    Q = (n-1) * np.var(x) / va0
    print('direction', direction)
    
    if direction == 'lower':
        q = chi2.ppf(alpha, n-1)
        
        if Q <= q:
            return 'H_0 rejected'
        else:
            return 'H_0 not rejected'
        
    elif direction == 'upper':
        q = chi2.ppf(1-alpha, n-1)
        if Q >= q:
            return 'H_0 rejected'
        else:
            return 'H_0 not rejected'
        
    else:
        q1 = chi2.ppf(alpha/2, n-1)
        q2 = chi2.ppf(1 - (alpha/2), n-1)
        
        print('Q',Q)
        print('q1',q1)
        print('q2',q2)
        
        if Q <= q1 or Q >= q2:
            return 'H_0 rejected'
        else:
            return 'H_0 not rejected'
        
var_test(df2['content'], va0 = 1.3)