Python의 추론 통계 코드와 관련된 주요 문제는 결과를 이해하고 해석하기 어려울 수 있다는 것입니다. Python은 강력한 언어이지만 추론 통계에 사용되는 코드를 읽고 이해하기 어려울 수 있습니다. 또한 Python에는 추론 통계에 사용할 수 있는 다양한 패키지가 있으므로 특정 분석에 적합한 패키지를 선택하기 어려울 수 있습니다. 마지막으로 이러한 패키지 중 일부는 다른 패키지만큼 최신이 아니거나 신뢰할 수 없을 수 있으므로 사용하기 전에 조사하는 것이 중요합니다.
1. Chi-Square Test of Independence: from scipy.stats import chi2_contingency chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed) 2. One-Way ANOVA: from scipy import stats F, p = stats.f_oneway(sample1, sample2, sample3) 3. Pearson’s Correlation Coefficient: from scipy.stats import pearsonr corr, _ = pearsonr(x, y)
라인 1: 이 라인은 scipy.stats 라이브러리에서 chi2_contingency 함수를 가져온 다음 이를 사용하여 관찰된 데이터에 대한 카이제곱 독립 테스트를 계산합니다. 이 테스트의 결과는 chi2, p, dof 및 expected 변수에 저장됩니다.
라인 2: 이 라인은 scipy 라이브러리에서 f_oneway 함수를 가져온 다음 이를 사용하여 1개 샘플(sample2, sample3, sampleXNUMX)에 대한 단방향 ANOVA를 계산합니다. 이 테스트의 결과는 변수 F와 p에 저장됩니다.
3행: 이 행은 scipy.stats 라이브러리에서 pearsonr 함수를 가져온 다음 이를 사용하여 두 변수(x 및 y) 간의 Pearson 상관 계수를 계산합니다. 이 테스트의 결과는 변수 corr 및 _에 저장됩니다.
추론 통계란 무엇인가
추론 통계는 표본의 데이터를 사용하여 모집단에 대한 추론 또는 일반화를 만드는 통계의 한 분야입니다. 샘플에서 수집된 데이터를 기반으로 모집단에 대한 결론을 도출하는 작업이 포함됩니다. Python에서 추론 통계는 가설 테스트, 상관 분석, 회귀 분석 등과 같은 다양한 기술을 사용하여 결론을 도출하고 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
추론 통계의 유형
Python에는 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 여러 유형의 추론 통계가 있습니다. 여기에는 t-검정, ANOVA, 카이제곱 검정, 상관 검정 및 회귀 분석이 포함됩니다. T-테스트는 둘 이상의 데이터 그룹의 평균을 비교하는 데 사용됩니다. ANOVA는 여러 데이터 그룹의 평균을 비교하는 데 사용됩니다. 카이제곱 검정은 범주형 변수 간의 관계를 검정하는 데 사용됩니다. 상관관계 테스트는 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 측정합니다. 마지막으로 회귀 분석은 하나 이상의 독립 변수에서 종속 변수를 예측하는 데 사용됩니다.
추론 통계를 작성하는 방법
추론 통계는 표본의 데이터를 사용하여 표본을 추출한 모집단에 대해 추론하는 통계의 한 분야입니다. Python에서는 SciPy, StatsModels 및 NumPy와 같은 다양한 라이브러리를 사용하여 추론 통계를 수행할 수 있습니다.
Python에서 추론 통계를 수행하려면 먼저 필요한 라이브러리를 가져온 다음 mean(), median(), mode(), variance(), 표준편차(), t-test(), chi와 같은 함수를 사용해야 합니다. -square test() 등. 예를 들어 주어진 데이터 세트의 평균을 계산하려면 NumPy의 mean() 함수를 사용할 수 있습니다.
numpy를 np로 가져 오기
데이터 = [1,2,3,4]
평균값 = np.평균(데이터)
print(평균_값) # 출력: 2.5
