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카이제곱 검정을 수행하면 검정 통계량을 얻을 수 있습니다. 카이제곱 검정 결과가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 검정 통계량을 중요한 카이제곱 값 과 비교할 수 있습니다. 검정 통계량이 임계 카이제곱 값보다 크면 검정 결과가 통계적으로 유의합니다. 임계 카이제곱 값은 카이제곱 분포표를 사용하거나 통계...

평균에 대한 신뢰구간은 일정 수준의 신뢰도를 갖는 모집단 평균이 포함될 가능성이 있는 값의 범위입니다. 다음과 같이 계산됩니다. 신뢰구간 = x +/- t*(s/√n) 금: x : 표본 평균 t: 신뢰수준에 해당하는 t 값 s: 표본 표준편차 n: 표본 크기 이 튜토리얼에서는 Python에서...

신뢰구간은 일정 수준의 신뢰도를 갖는 모집단 매개변수가 포함될 가능성이 있는 값의 범위입니다. 이 튜토리얼에서는 Seaborn 시각화 라이브러리를 사용하여 Python에서 데이터 세트에 대한 신뢰 구간을 그리는 방법을 설명합니다. lineplot()을 사용하여 신뢰구간 그리기 신뢰 구간을 그리는 첫 번째 방법은 데이터 세트의 모든 데이터...

“분위수-분위수”의 약자인 QQ 플롯은 데이터 세트가 잠재적으로 이론적 분포에서 나오는지 여부를 평가하는 데 자주 사용됩니다. 대부분의 경우 이러한 유형의 도표는 데이터 세트가 정규 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 Python에서 데이터 세트에 대한 QQ 플롯을 생성하는 방법을 설명합니다. 예:...

회귀 분석에서 이분산성은 잔차의 고르지 않은 분산을 나타냅니다. 보다 정확하게는 측정값 범위에 걸쳐 잔차 분포에 체계적인 변화가 있는 경우입니다. 이분산성은 OLS(보통 최소 제곱) 회귀에서 잔차가 등분산성 , 즉 일정한 분산을 갖는 모집단에서 나온다고 가정하기 때문에 문제가 됩니다. 회귀분석에 이분산성이 존재하면 분석...

회귀분석에서 다중공선성은 두 개 이상의 설명변수가 서로 높은 상관관계를 갖고 있어서 회귀모델에서 고유하거나 독립적인 정보를 제공하지 않는 경우에 발생합니다. 변수 간의 상관 정도가 충분히 높으면 회귀 모델을 피팅하고 해석할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 다중 공선성을 탐지하는 한 가지 방법은 회귀...

잔차 도표는 회귀 모델 의 잔차에 대한 적합치를 표시하는 도표 유형입니다. 이러한 유형의 플롯은 선형 회귀 모델이 주어진 데이터 세트에 적합한지 여부를 평가하고 잔차의 이분산성 을 확인하는 데 자주 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 Python에서 선형 회귀 모델에 대한 잔차 플롯을 만드는 방법을...

선형 회귀의 가정 중 하나는 잔차 간에 상관 관계가 없다는 것입니다. 즉, 잔차는 독립적인 것으로 가정됩니다. 이 가정이 충족되는지 확인하는 한 가지 방법은 회귀 잔차에서 자기상관의 존재를 감지하는 데 사용되는 Durbin-Watson 테스트를 수행하는 것입니다. 이 테스트에서는 다음과 같은 가정을 사용합니다. H...

Anderson-Darling 검정은 데이터가 지정된 분포에 얼마나 잘 맞는지 측정하는 적합도 검정입니다. 이 테스트는 데이터가 정규 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 가장 자주 사용됩니다. 이 유형의 테스트는 회귀 분석 , ANOVA , t-테스트 등을 포함한 많은 통계 테스트에서 일반적으로 사용되는 가정인 정규성을...

이항 검정은 표본 비율을 가상 비율과 비교합니다. 예를 들어 6면체 주사위가 있다고 가정해 보겠습니다. 12번 던지면 숫자 “3”이 1/6번 나타날 것으로 예상할 수 있으며 이는 12 * (1/6) = 2번이 됩니다. 숫자 “3”이 실제로 4번 나타나면 주사위가 숫자 “3”에 유리하다는 증거입니까?...