데이터 분석

1) 등분산성 검정scipy의 stats에서 이를 위한 bartlett-killen, levene, fligner 등이 있음둘 이상의 정규성을 만족하는 데이터 집합에 대해 모분산이 같은 지 확인하기 위한 검정에는 bartlett 사용정규성을 만족하지 않는 경우 levene, fligner를 사용 2) 등분산성 검정의 가설H0(귀무가설) : 등분산성을 만족한다H1(대립가설) : 등분산성을 만족하지 못한다'p-value > 유의수준', '검정통계량   3) 등분산성 검정의 종류bartlett test : 정규성을 충족하며, 데이터셋의 크기가 서로 다른 2개 이상의 집단 간에도 사용 가능- 카이제곱 검정을 사용하여 그룹 간 분산 차이를 비교- 단, 정규성이 만족되지 않으면 검정 결과를 신뢰할 수 없음leven..

정규성 검정이란? ● 데이터셋의 분포가 정규분포를 따르는지 검정하는 것을 정규성 검정이라 한다.● 모수 검정은 데이터의 정규성을 확인하는 검정 과정을 진행한 후에 수행된다. ● 중심극한정리에 의해 표본의 크기가 30보다 크면 표본평균의 분포는 모집단의 분포 모양과는 관계없이 정규분포에 가까워진다.● 데이터 수가 30이 넘어도 데이터 특성에 따라 정규분포를 만족하지  않을 수 있어 확인하는 것이 좋다. 정규성 검정 종류에는?Shaprio-Wilks Test표본수가 5000미만인 데이터셋에 적합한 검정 방법, pvalue 반환shaprio(x)Kolmogorov-Smirnov Test두 개의 데이터셋이 같은 분포인지 아닌지 검정하는 방법, pvalue 반환kstest(x1, x2)Normal Test20개 ..