반응형 파이썬3 회귀분석 - 상관관계 회귀분석은 변수들 간의 관계를 모델링하여 한 변수의 변화가 다른 변수에 어떤 영향을 미치는지 추정하는 통계적 방법입니다. 상관관계는 회귀분석에서 중요한 역할을 하며, 변수들 사이의 선형적인 관계의 강도와 방향을 나타냅니다.▪️ 상관관계의 중요성회귀분석에서 상관관계는 두 가지 주요한 측면에서 중요합니다: 1. 변수 간의 관계 파악상관계수는 두 변수 간의 선형적 관계의 강도와 방향을 제공합니다. 상관계수가 높다면, 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화와 강하게 연관되어 있다는 것을 의미하며, 이는 회귀 모델에서 중요한 예측 변수가 될 수 있습니다. 2. 다중공선성 문제 진단회귀분석에서는 독립 변수들 간의 높은 상관관계(다중공선성)가 문제가 될 수 있습니다. 독립 변수들 사이에 높은 상관관계가 있으면, 각 변수.. 2024. 6. 12. 카이제곱 검정 > 독립성 검정, 동질성 검정 오늘은, 카이제곱 검정의 독립성 검정과 동질성 검정의 예시와 파이썬 코드를 살펴보겠습니다.참고로 독립성 검정과 동질성 검정은 동일한 파이썬 함수를 사용합니다.독립성 검정 (Test of Indepencence)두 범주형 변수 간에 통계적으로 유의미한 관계가 있는지 확인하기 위해 사용되는 통계적 방법귀무 가설 (H0): 두 변수는 독립적이다 (즉, 서로 영향을 미치지 않는다).대립 가설 (H1): 두 변수는 독립적이지 않다 (즉, 하나의 변수가 다른 변수에 영향을 미친다). 예시1. 성별과 커피 선호도 사이에 관계가 있는지 검증 - 귀무가설(H0) : 성별과 커피 선호도 사이에 관계가 없다. - 대립가설(H1) : 성별과 커피 선호도 사이에 관계가 있다. - 파이썬 코드 from sc.. 2024. 6. 11. 카이제곱 검정 > 적합도 검정 카이제곱 검정은 범주형 변수에 대한 분석 방법으로, 크게 3가지 검정 방법이 있습니다.적합도 검정goodness of fit하나의 범주형 변수에 대해 주어진 데이터가 특정 분포를 따르는지 검정(예) 주사위를 60번 던져서 각 면이 나오는 빈도가 균등한가?(예) 교배 실험으로 얻은 완두콩 비율이 멘델의 법칙 9:3:3:1을 따르는가?파이썬 함수 : scipy.stats.chisquare(관측빈도, 기대빈도)독립성 검정Test of Independence두 범주형 변수 간의 관계가 독립적인지 검정(예) 성별과 취미 사이의 관계가 독립적인가?파이썬함수 : scipy.stats.chi2_contingency(교차표)동질성 검정Test of Homogeneity두 개 이상의 집단이 동일한 분포를 따르는지 검정(예.. 2024. 6. 10. 이전 1 다음 반응형
