작성일자 : 2023-12-25 Ver 0.1.1 강의에서 소개된 파이썬 주요 기능¶ statsmodels.formula.api.ols: https://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.formula.api.ols.html statsmodels.regression.linear_model.OLS: https://www.statsmodels.org/devel/generated/statsmodels.regression.linear_model.OLS.html statsmodels.regression.linear_model.OLS.fit: https://www.statsmodels.org/devel/generated/statsmodels.regression.line..
파이썬
작성일자 : 2023-12-14 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 : 두 변수간 선형관계가 존재하지 않는다. H1 : 두 변수간 선형관계가 존재한다. import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import pearsonr # 상관분석을 할 2가지 변수 설정 x = x['col1'] y = y['col2'] print(x.head()..
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..
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..
