정규성검정

[분석통계] 정규성 검정

정규성 검정 정규성 검정은 3가지 방법으로 검정을 진행한다. 검정 방법은 시각화 또는 가설 검정을 이용한 방법으로 나뉜다. 가설검정을 이용 시 귀무가설 '$H_{0}$는 모집단의 분포는 정규분포이다' 가 된다. Q-Q Plot 시각화를 이용한 정규성 검정방법 Shapiro-Wilks Test from scipy import stats stats.shapiro(df) Kolmogorov-Smirnov Test (KS-Test) KS-Test 는 누적분포함수를 비교하는 방법이다. 따라서 이론정규분포와 표본의 누적분포함수(cdf)를 비교한다. 아래 코드에서 주의할 점은 kstest 전 데이터를 표준화 전처리가 필수적으로 수행되어야 한다. from scipy import stats data = (df - df...

[분석통계] 통계적 검정 방법 간단 정리

1개의 모집단에 관한 검정 1개의 샘플 내에서의 모집단의 평균에 관한 검정 (One-sampel T-test) scipy.stat.ttest_1sample() 사용 alternative 변수에 greater(우측검정), less(좌측검정), two-sided(양측검정) 입력 from scipy import stats stats.ttest_1sample(data, popmean = mu, alternative = 'two-sided') 1개의 샘플 내에서의 모집단의 비율에 관한 검정 모집단의 데이터가 범주형인 경우 특정 범주의 발생비율이 모수이며 해당 모수를 검정하고자 한다. 비율은 근사적 정규분포를 따르기에 Z-test를 사용한다. from statsmodels.stats.proportion import..