728x90 작업형312 [빅데이터분석기사 실기][작업형3] 상관계수 상관 계수는 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 측정합니다. 상관 계수의 범위는 -1에서 1까지이며 여기서 -1은 완벽한 음의 상관관계를 나타내고 1은 완벽한 양의 상관관계를 나타내며 0은 상관관계가 없음을 나타냅니다. 상관 계수가 양수(1에 가까울수록)이면 한 변수가 증가하면 다른 변수도 증가하는 경향이 있음을 나타냅니다. 예를 들어, 공부한 시간과 시험 점수 사이의 관계를 조사하는 경우 양의 상관 계수는 공부를 더 많이 하는 학생이 더 높은 점수를 얻는 경향이 있음을 나타냅니다. 반면에 상관 계수가 음수(-1에 가까울수록)이면 한 변수가 증가하면 다른 변수는 감소하는 경향이 있음을 나타냅니다. 예를 들어 온도와 아이스크림 판매 간의 관계를 조사하는 경우 음의 상관 계수는 온도가 상승함에 따라 아.. 2023. 5. 20. [빅데이터분석기사 실기][작업형3] 정규성 검정(Shapiro-Wilk Test) Shapiro-Wilk 검정은 데이터 샘플의 정규성을 평가하는 데 사용되는 통계 테스트입니다. Shapiro-Wilk 검정은 정규성을 가정하여 표본 데이터와 기댓값 간의 상관관계를 기반으로 검정 통계량을 계산합니다. 정규성에서 관측된 편차를 우연히 얻을 확률을 나타내는 p-값을 생성합니다. p-값이 선택한 유의 수준(예: 0.05) 보다 작으면 데이터가 정규 분포에서 크게 벗어났다는 것을 나타냅니다. 이때 귀무가설(H0)은 "데이터가 정규분포를 따른다." 대립가설(H1)은 "데이터가 정규분포를 따르지 않는다."입니다. 데이터 분석에서 데이터의 정규성이 기본적인 가정이므로, 이것을 깨는 것(증명하는 것)이 대립가설로 정해집니다. 앞서 배운 t검정과 반대인 느낌적인 느낌을 가지고 있어서, 혼돈이 올 수 있습.. 2023. 5. 18. [빅데이터분석기사 실기][작업형3] t검정(대응표본, 독립표본, 단일표본) 간단 요약 - 대응표본 가설검정은 시점 차이 등에 따라 쌍을 이루는 관찰이 있을 때 사용한다. - 독립표본 가설검정은 두 독립 집단의 측정치를 비교할 때 사용한다. - 단일표본 가설검정은 알려지거나 가정한 평균과 단일 집단의 평균을 비교할 때 사용한다. - 세 가지 가설 검정은 모수 검정으로서 데이터가 정규분포를 따른다고 가정한다. t-검정에 대해서는 아래 자료를 참고: https://mindscale.kr/course/basic-stat-python/15/ 대응표본 가설 검정 대응표본 가설 검정은 동일한 집단의 관측값이 서로 다른 조건 또는 서로 다른 시점에 따라 차이가 있는 경우, 관측치의 평균 사이에 유의한 차이가 있는지 확인합니다. 예를 들어 개인 그룹이 있고 치료 전후에 혈압을 측정한다고 가정하.. 2023. 5. 18. 이전 1 2 다음 728x90
