[빅데이터 분석기사 실기] 작업형3유형 3.카이제곱 독립성 검정(기대빈도)
1. 카이제곱 독립성 검정- 두 범주형 변수가 서로 독립적인지(관련이 없는지) 검증- 카이제곱 통계량(χ^2)값과 자유도(df)를 사용하여 p-value를 구하고, 유의 수준과 비교1) 카이제곱 통계량(χ^2): 관찰된 데이터와 기대된 데이터의 차이- χ^2이 작다면, 관찰된 데이터와 기대 데이터간의 차이가 작기 때문에 귀무가설이 참일 가능성이 높다.2) 자유도(df): 교차표에서 가능한 독립적인 정보의 수3) p-value: 현재 데이터가 귀무가설을 따를 가능성- 귀무가설: 두 변수는 독립적이다. (p-value > 유의수준(보통 0.05))* 카이제곱 통계량(χ^2) 의 다른 용도1) 적합도 검정: 관찰된 데이터가 이론적으로 기대되는 분포에 얼마나 잘 맞는가?- 데이터가 정규분포를 따르는가? 던진 ..
AI/빅데이터분석기사(통계)
2024. 11. 23. 23:17
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 다이어트
- ChatGPT
- IH
- 프로그래머스
- 경제
- llm
- 기초
- Python
- 티스토리챌린지
- 뉴스
- 아침운동
- Ai
- 운동
- 오픽
- 줄넘기
- 30분
- 루틴
- 스크랩
- 고득점 Kit
- 습관
- opic
- 오블완
- 아침
- 영어회화
- 빅데이터 분석기사
- SQL
- 미라클모닝
- 실기
- C언어
- 갓생
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함