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작성일자 : 2023-12-13 Ver 0.1.1 1. 다중 회귀분석 # sklearn 라이브러리 활용 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 독립변수와 종속변수 설정 x = x[['col1','col2','col3']] print(x.head()) print(y.head()) # 모델링 model = LinearRegression() model.fit(x,y) # 회귀분석 관련 지표 출력 # 1. RSQ(결정계수) : model.score(x,y) model.score(x,y) print(round(model.score(x,y),2)) # 2. 회귀계수 출력 : model.coef..
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작성일자 : 2023-12-12 Ver 0.1.1 1. 가설 설정 및 필요 module import [Statistics] 귀무가설과 대립가설 작성일자 : 2023-11-18 Ver 0.1.1 0.Intro 학부생시절 통계학을 공부하면서부터 수없이도 많이 들어온 가설 검정. 헷갈릴만한 통계 용어도 꽤나 많이 등장하고, 우리 실생활에서도 리서치 등에서 사용되 junius96.com (적합도 검정) H0 : A, B, C, ...는 동일한 비율이다. / A, B, C, ...는 a%, b%, c% , ... 비율로 구성되어 있다. H1 : A, B, C, ...는 동일한 비율이 아니다. / A, B, C, ...는 a%, b%, c% , ... 비율로 구성되어 있지 않다. (독립성 검정) H0 : A와 ..
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작성일자 : 2023-12-11 Ver 0.1.1 1. 가설 설정 및 필요 module import [Statistics] 귀무가설과 대립가설 작성일자 : 2023-11-18 Ver 0.1.1 0.Intro 학부생시절 통계학을 공부하면서부터 수없이도 많이 들어온 가설 검정. 헷갈릴만한 통계 용어도 꽤나 많이 등장하고, 우리 실생활에서도 리서치 등에서 사용되 junius96.com H0 : 세 그룹 성적의 평균값이 같다 ( = A(평균) = B(평균) = C(평균)) (양측) / H1 : 세 그룹 성적의 평균이 적어도 하나는 같지 않다. ( = Not H0)(양측) / import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats from scipy..
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작성일자 : 2023-12-11 Ver 0.1.1 1. 가설 설정 및 필요 module import [Statistics] 귀무가설과 대립가설 작성일자 : 2023-11-18 Ver 0.1.1 0.Intro 학부생시절 통계학을 공부하면서부터 수없이도 많이 들어온 가설 검정. 헷갈릴만한 통계 용어도 꽤나 많이 등장하고, 우리 실생활에서도 리서치 등에서 사용되 junius96.com (대응표본) H0 : after - before = 0 (양측) / after - before >= 0 or 0 (단측) (독립표본) H0 : A = B (양측) / A = B (단측) H1 : A != B (양측) / A > B or A < B (단측) import pandas as pd import numpy as np im..
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