데굴데굴 데이터분석

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🎲 두 모집단에 대한 비교 실제 현실에 적용되는 경우는 대부분 두개 이상의 모집단의 특성을 비교함 • 두 모집단에 대한 비교의 예 - 새로운 약품을 개발하였을때 새로운 약품의 효능을 임상실험을 통하여 검증 - 새로운 약품을 사용한 환자와 사용하지 않은 환자간의 데이터를 비교하여 새로운 약품의 효능 비교 - 휴대폰의 사용시간이 성별(남, 여)에 따라 차이가 있는가를 검토하여 새로운 마케팅 제안 - 사회현상에 대한 남녀별 인식정도의 차이 - 흡연 집단과 비흡연 집단 간의 폐암 발생률의 차이 - 두 회사 제품에 대한 소비자들의 선호도 차이 주로 두 모집단의 모평균, 모비율, 모분산의 차이에 대한 가설검정..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! . 🎲 01. 모평균에 대한 검정 • 모분산을 안다는 가정 하에, 표본평균은 Z 분포를 따름. • 모분산을 모른다는 가정 하에서는, 표본평균은 T(n-1) 분포를 따름 : ttest_1samp( ) 함수 ☑️ Csi 데이터에서 ‘서비스 만족도의 모평균이 70이 아니다’ 라는 가설검정 - 양측검정 # ttest_1samp(a, popmean, alternative='two-sided’) from scipy.stats import ttest_1samp print(ttest_1samp(csi.Index, popmean=70)) ## T 분포 검정통계량, p-value 출력 ## 검정 결과 귀무가설 기각 ..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🎲 01. 모평균에 대한 신뢰구간 ☑️ 데이터 분포 확인 : seaborn.distplot( ) # 히스토그램 및 kde plot 출력 import pandas as pd csi = pd.read_csv('D://data//Csi.csv') import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.distplot(csi.Index) plt.show() ☑️ 모평균에 대한 신뢰구간 계산 : DescrStatsW( ) # DescrStatsW() : 변수에 대한 기술통계량, 검정통계량, 모평균에 대한 신뢰구간 저장 리스트 생상 # tconfint_mean(..