Data Science LAB

분산분석 두 개 이상의 집단에서 그룹 평균 간 차이를 그룹 내 변동에 비교하여 살펴보는 통계 분석 기법 두 개 이상의 집단의 평균 차이에 대한 통계적 유의성 검정 일원 배치 분산 분석 분산분석에서 반응값에 대한 하나의 범주형 변수의 영향을 알아보기 위해 사용됨 모집단의 수에는 제한이 없으며, 표본의 수는 같지 않아도 됨 F 검정 통계량 사용 각 집단의 측정치는 독립적이며, 정규분포를 따라야 함 각 집단 측정치의 분산은 같다고 가정(등분산성) 요인 제곱합(SS) 자유도(df) 평균제곱(MS) 분산비(F) 처리 SSA k-1 MSA F = MSA/MSE 오차 SSE N-k MSE 전체 SST N-1 귀무가설(H0) : k개의 집단 간 모평균에는 차이가 없다. 대립가설(H1) : k개의 집단 간 모평균이 모두..

대응 표본 vs 독립 표본 대응 표본 : 부부 100쌍을 뽑아 남편 100명과 아내 100명으로 집단 비교 독립 표본 : 무작위로 남자 100명, 여자 100명을 뽑아 비교 두 집단이 독립적이어야 독립 표본이라고 할 수 있다. 등분산 검정 반드시 등분산 검정 후에 독립표본 t검정을 수행해야한다. 귀무가설 (H0) : 두 집단의 데이터는 등분산성을 만족함 대립가설 (H1) : 두 집단의 데이터는 등분산성을 만족하지 않음 p-value값이 0.05보다 작으면 귀무가설 기각 => 두 집단은 등분산성을 만족하지 않음 import numpy as np from scipy.stats import levene a = np.random.normal(10,1,100) b = np.random.normal(10,1,100..

안녕하세요! 오늘은 Python을 이용하여 기초 통계량을 구하는 방법에 대해서 포스팅해보려고 합니다! 중심 통계량 : 데이터의 중심 경향을 나타내는 수치 import numpy as np from scipy import stats x = [1,3,5,7,9] - 평균 np.mean(x) - 중앙값 np.median(x) - 최빈값 stats.mode(x) 변동 통계량 데이터의 변동성을 나타냄 - 범위 np.max(x) - np.min(x) - 편차 및 변동 deviation = x - np.mean(x) variation = sum(deviation**2) variation - 분산 np.var(x) - 표준편차 np.std(x) - 사분위수 #제 1 사분위수 np.quantile(x,0.25) 형태 통..