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[Python / Study] 독립표본, 대응표본 t-test 공부하기 1. 대응표본 대응표본이란 같은 대상에 대해 두 번의 측정을 한 후 두 측정치의 평균이 차이가 있는지 비교하는 통계적 방법입니다. 예를 들면 처치나 중재, 약물, 교육, 치료 등의 효과를 알아보기 위해 측정하기 전과 후의 체중, 머리카락 수, 점수, 통증 등을 비교하는 경우가 있습니다. 2. 대응표본 t 검정 대응표본 t 검정은 두 집단의 평균 차이를 검정하는 방법 중 하나입니다. 대응표본 t 검정은 두 집단의 데이터가 서로 대응되는 경우에 사용합니다. 예를 들어 동일한 사람들의 전후 측정치를 비교할 때 사용합니다. 대응표본 t 검정은 두 집단의 차이가 정규분포를 따르는 경우에 사용할 수 있습니다. 3. 대응표본 t 검정은 언제 사용할까? 대응표본 t 검정은 두 개의 관측치가 서로 대응되는 경우에 사용합.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 4. 20.
[Python / Study] 비모수적 방법인 맨 - 휘트니 (Mann-Whitney) 검정 1. 맨 - 휘트니 검정 비모수적 방법으로 두 집단의 중앙값을 비교하는 방법 중 하나는 맨-휘트니 검정입니다. 이 검정은 독립표본 t검정과 대응표본 t검정과 달리 모집단의 분포에 대한 가정이 필요하지 않으며, 정규분포를 따르지 않는 자료에 대해서도 적용할 수 있습니다. 또한 두 집단의 분산이 같지 않은 경우에도 적용할 수 있습니다. 2. 수행 방법 맨-휘트니 검정은 두 집단의 중앙값 비교를 위한 비모수 검정 방법 중 하나입니다. 이 검정 방법은 두 집단의 순위 합계로부터 U값을 계산하여 검정하는 방법입니다. 이 검정 방법은 SPSS와 같은 통계 프로그램에서도 사용할 수 있습니다. - U값은 두 집단의 순위 합계 중 작은 값에 대응하는 값입니다. U값은 두 집단이 동일한 분포를 가지고 있다는 귀무가설을 검.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 20.
[Python / Study] 정규성 검정에 대해 알아보기 1. 정규성 검정 정규성 검정은 데이터셋의 분포가 정규분포를 따르는지를 검정하는 것입니다. 정규성 검정은 통계학에서 매우 중요한 검정 중 하나입니다. 데이터셋이 정규분포를 따르지 않으면 다른 검정법을 사용해야 합니다. 정규성 검정은 대표적으로 Shapiro-Wilk test, Anderson-Darling test 등이 있습니다. 2. Shapiro-Wilk test Shapiro-Wilk test는 정규성 검정 중 하나로, 샘플 x1, ..., xn이 정규분포를 따르는 모집단에서 추출되었는지를 검정하는 검정법입니다. 검정 통계량은 다음과 같습니다. W = ( ∑ i = 1 n a i x ( i ) ) 2 ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 여기서 xi는 샘플의 i번째 순위 통계량이며, ai는.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 4. 20.
[Python / Study] 단순확률추출 (simple random sampling) 1. 단순 확률 추출 단순확률추출법은 모집단에서 무작위로 표본을 추출하는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 모집단의 모든 항목이 동일한 확률로 표본에 포함될 수 있습니다. 이 방법은 모집단의 크기가 작을 때 가장 적합합니다. 반대로 말하면 모집단의 크기가 클 때는 비효율적일 수 있습니다. 모집단에서 무작위로 표본을 추출하므로 추출된 표본이 모집단을 대표할 가능성이 높습니다.. 단순확률추출은 모집단 (population)의 각각의 요소 또는 사례들이 표본 (sample)으로 선택될 가능성이 같게 되는 표본 추출 방법입니다. 유한모집단에서 n개의 추출단위로 구성된 모든 부분집합들이 표본으로 선택될 확률이 같도록 설계된 표본추출방법을 뜻합니다. 확률적인 방법으로 표본을 추출하는 것을 확률표본추출이라고 합니다. .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 4. 20.
[Python / Study] 지도학습과 비지도학습 1. 지도학습 지도학습은 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것입니다. 입력 값 (X data)이 주어지면 입력 값에 대한 Label (Y data)를 주어 학습시키며 대표적으로 분류, 회귀가 있습니다. 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 여러 클래스 중 하나로 할당하는 문제입니다. 예를 들어, 스팸 메일 분류 문제는 이메일을 스팸 또는 스팸이 아닌 것으로 분류하는 것입니다. 회귀는 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 모델링하는 문제입니다. 예를 들어 집의 크기와 가격 사이의 관계를 모델링하는 것입니다. 2. 비지도학습 비지도학습은 정답이 없는 데이터를 학습시키는 것입니다. 입력 데이터만 주어지며, 이를 이용해 데이터의 구조나 패턴을 찾아내는 것입니다. 대표적인 예로는 군집화와 차원 축소가.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 20.
[Python / Study] 층화 표본 추출에 대한 공부 1. 층화 표본 추출이란? 층화 표본 추출은 모집단을 서로 겹치지 않는 그룹들, 즉 층들로 나누고 각 층으로부터 표본을 단순확률추출법으로 뽑는 방법입니다. 이 때 얻어진 표본을 층화확률표본이라고 합니다. 주어진 비용 하에서 정보의 양을 증가시켜주는 추출법입니다. 이 방법은 모집단의 특성에 따라 층화하여 추출하면 표본의 분산을 줄일 수 있어서 추정량의 정확도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 대학에서 학생들을 대상으로 여론조사를 할 경우, 학생들을 학년이나 거주지별로 층화 조사하는 것이 효율적입니다. 2. 예시 학교에서 학생들의 성적을 조사하는 경우가 있습니다. 이 경우 학생들은 성적에 따라 여러 그룹으로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, A그룹은 90 - 100점을 받은 학생들, B 그룹은 80 - 89점.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 20.
[Python / Study] 데이터 전처리 연습하기 1. 라이브러리 설치 및 데이터 불러오기 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 드라이브를 마운트합니다. import pandas as pd train = pd.read_csv(DATA_PATH + "train.csv") train.head() pandas 라이브러리를 설치합니다. DATA_PATH에 데이터 경로를 저장한 이후 train.csv 파일을 불러옵니다. head()로 상위 5개 행만 불러왔습니다. train.info() # 데이터 타입 / 컬럼명 확인 / 결측치 확인 그리고 train 데이터의 타입과 컬럼명, 결측치를 확인합니다. # test 데이터 불러오기 test = pd.read_csv(DATA_PATH + "test... 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 19.
[Python / Baekjoon] 6단계 심화 1 # 2444 별 찍기 -7 백준 알고리즘 문제 풀이 1. 2444 별 찍기 -7 문제 https://www.acmicpc.net/problem/2444 2444번: 별 찍기 - 7 첫째 줄부터 2×N-1번째 줄까지 차례대로 별을 출력한다. www.acmicpc.net 백준 2444번 별 찍기 문제입니다. 전에도 별 찍는 문제를 풀었었는데 이번 문제는 제 수준에선 많이 어려웠습니다. 거의 2시간을 혼자 고민했었네요. 숫자가 주어지면 다이아몬드 형식으로 별을 찍는 문제입니다. 2. 풀이 과정 먼저 맨 처음 작성했던 코드를 보겠습니다. 코드 N = int(input()) B = [] for i in range(1, N * 2, 2): star = '*' * i B.append(star) # 별 추가 for i in range(len(B)): print(B[i].. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 19.
[Python / Study] plotly 사용하여 시각화 연습 (3) 1. 라이브러리 설치 및 데이터 불러오기 코드 import pandas as pd print(pd.__version__) sales = pd.read_csv(DATA_PATH + 'raw_sales.csv', parse_dates = ['datesold']) sales.head() pandas 라이브러리를 설치하고 버전을 확인합니다. pandas 버전은 1.5.3 입니다. raw_sales.csv 파일을 불러와서 sales 변수에 저장합니다. datesold 열은 데이터를 날짜 형식으로 파싱하였습니다. 출력 데이터를 불러와서 5개 열만 출력했습니다. 2. 데이터 전처리 코드 sales['year'] = sales['datesold'].dt.year # 연도 열 생성 sales['month'] = sale.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 4. 17.
[Python / Study] plotly 사용하여 시각화 연습 (2) 1. 라이브러리 설치 및 데이터 로드 코드 import pandas as pd print(pd.__version__) pandas를 설치하고 버전을 확인합니다. pandas 버전은 1.5.3 버전입니다. 코드 sales = pd.read_csv(DATA_PATH + 'raw_sales.csv', parse_dates = ['datesold']) # datesold를 날짜 형식으로 파싱 sales.head() raw_sales.csv 데이터를 불러와서 sales란 변수에 저장합니다. - parse_dates = ['datesold'] : datesold 열을 날짜 형식으로 파싱합니다. 출력 sales.head()로 5개 행만 출력했습니다. 코드 sales.info() 데이터 정보를 확인하기 위해 info(.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 4. 17.
[Python / Study] plotly 사용하여 시각화 연습 (1) 1. 라이브러리 설치 및 버전 확인 코드 import plotly print(plotly.__version__) ploty 라이브러리를 설치한 다음에 버전을 확인합니다. 버전은 5.13.1 버전입니다. 2. 데이터프레임 생성 코드 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "Fruit": ["Apples", "Oranges", "Bananas", "Apples", "Oranges", "Bananas"], "Contestant": ["Alex", "Alex", "Alex", "Jordan", "Jordan", "Jordan"], "Number Eaten": [2, 1, 3, 1, 3, 2], }) pandas 설치 후 데이터 프레임을 생성합니다. 출력 3. plotly.grap.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 17.
[Python / Study] Seaborn Barplot Errorbar Parameter 1. 코드 fig, ax = plt.subplots(nrows = 1, ncols = 2, figsize = (16, 5)) ax0 = sns.barplot(x = 'day', # x축 y = 'total_bill', # y축 data = tips, # 데이터 errorbar = None, # ? color = 'lightgray', # 색 alpha = 0.85, # 투명도 ax = ax[0] ) plt.show() x축은 tips 데이터의 day y축은 tips 데이터의 total_bill 데이터는 tips errorbar는 None color는 lightgray aplha = 0.85 ax = ax[0] 2. Seaborn 홈페이지 errorbar errorbar : string, (string, .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 17.
[Python / Study] Seaborn tips 내장 데이터를 이용해 시각화하기 1. 라이브러리 설치 및 데이터 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd tips = sns.load_dataset('tips') tips.head() pandas, matplotlib.pyplot과 seaborn을 import 합니다. 그 다음 load.dateset() 함수로 tips 데이터를 불러와 tips 변수에 저장합니다. 출력 tips.head()로 데이터를 5줄만 불러왔습니다. 컬럼 설명 - total_bill : 총 계산 요금 (달러) - tip : 팁 (달러) - sex : 성별 - smoker : 흡연 여부 - day : 요일 - time : 식사 시간 - size : 식사 인원 2. 데.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 16.
[Python / Baekjoon] 6단계 심화 1 # 3003 킹, 퀸, 룩, 비숍, 나이트, 폰 백준 알고리즘 문제 풀이 # 3003 킹, 퀸, 룩, 비숍, 나이트, 폰 문제 https://www.acmicpc.net/problem/3003 체스 검정색 피스는 전부 있지만 흰색 피스는 아닌 경우에 흰색 피스에 추가하거나 빼야되는 문제입니다. 피스가 더 있는 경우엔 더하고 아닌 경우엔 빼야겠네요. # 풀이 black = [1, 1, 2, 2, 2, 8] # 검정색 피스 white = list(map(int, input().split())) # 흰색 피스 for i in range(len(black)): a = black[i] - white[i] print(a, end = ' ') 먼저 black 변수에 검정색 피스 말들의 개수를 리스트로 저장했습니다. index 0번부터 킹, 퀸, 룩, 비숍, 나이트, 폰입니다. white .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 16.
[Python / Baekjoon] 6단계 심화 1 # 25083 새싹 알고리즘 문제 풀이 # 25083 새싹 문제 문제에서 나와 있는 새싹을 출력하는 문제입니다. 특수 문자로 구성되어있는 출력 문제이기에 이스케이프 문자를 사용하여 풀어야 할 것 같습니다. # 풀이 문제에 나와 있는 예제 출력값을 그대로 복사하여 붙여넣습니다. print(''' ,r\'"7 r`-_ ,\' ,/ \\. ". L_r\' `~\/ | |''') 저는 작은 따옴표를 3개 사용해서 여러줄을 작성할 수 있게 했습니다. 그 후 역 슬래쉬를 필요한 곳마다 찾아가서 넣었습니다. 작은 따옴표가 있거나 역 슬래쉬가 있는 경우에 이스케이프 문자를 넣었습니다. # 결과 예쁘게 새싹이 나온 모습입니다. 궁금한 것은 왜 중간에 하이퍼링크가 들어갔는지 잘 모르겠습니다. 아마도 출력값을 그대로 복붙해서 생긴 것이 아닌가 생각하고 있습니다... 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 16.
[Python / Baekjoon] 5단계 문자열 알고리즘 문제 풀이 (27866, 2743, 9086, 11654, 11720, 10809, 2675, 1152, 2908, 5622) 파이썬 백준 5단계 문자열 알고리즘 문제를 풀어보았습니다. # 27866 문자와 문자열 문자열을 인덱스로 출력하는 문제입니다. S = input() i = int(input()) print(S[i-1]) 파이썬은 0부터 인덱스가 시작하기 때문에 -1을 하였습니다. 문제는 쉽기 때문에 한 번에 풀었습니다. # 2743 단어 길이 재기 문자열의 길이를 출력하는 문제입니다. print(len(input())) input()으로 입력할 시에 자동으로 문자열이 되기 때문에 len()으로 길이를 출력했습니다. 쉬운 문제여서 한 번에 맞췄습니다. # 9086 문자열 문자열의 첫 문자와 마지막 문자를 출력하는 문제입니다. T = int(input()) for i in range(T): a = input() print(.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 16.
[Python / Baekjoon] 4단계 1차원 배열 알고리즘 문제 풀이 (10807, 10871, 10818, 2562, 10810, 10813, 5597, 3052, 10811, 1546) 백준 4단계 1차원 배열 알고리즘 문제를 풀어보도록 하겠습니다. # 10807 개수 세기 입력된 정수 중에서 해당되는 정수가 몇 개인지 출력하는 문제입니다. N = int(input()) num = map(int, input().split()) v = int(input()) result = 0 for i in range(N): if v in num: #정수 v가 num 안에 있으면 result += 1 print(result) 저는 result 변수를 만든 후 정수 v가 안에 있으면 1씩 더하는 방식을 사용했습니다. 위에 코드처럼 문제를 푼 후 더 짧게 할 방법을 생각해서 줄였습니다. 코드 길이가 50 가까히 줄었습니다. # 10871 X보다 작은 수 수열에서 정수 X보다 작은 수를 출력하는 문제입니다... 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 16.
[Python / Baekjoon] 3단계 반복문 알고리즘 문제 풀이 (2739, 10950, 8393, 25304, 25314, 15552, 11021, 11022, 2438, 2439, 10952, 10951) 이번에는 파이썬 백준 3단계 조건문 알고리즘 문제를 풀어보았습니다. # 2739 구구단 입력값을 바탕으로 구구단을 출력하는 문제입니다. N = int(input()) for i in range(1, 10): print(f"{N} * {i} = " + str(N * i)) 입력받은 정수형 수를 N 변수에 저장한 후 반복문을 바탕으로 구구단이 나오게 출력했습니다. 저는 f-string formatting 방식이 익숙해서 사용했습니다. 반복문을 배울 때 풀어봤던 문제라 쉽게 풀었습니다. # 10950 A+B -3 입력받은 두 정수로 더한 값을 출력하는 문제입니다. T = int(input()) # 반복할 횟수 for i in range(T): A, B = map(int, input().split()) # 두 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 15.
[Python / Baekjoon] 2단계 조건문 알고리즘 문제 풀이 (1330, 9498, 2753, 14681, 2884, 2525, 2480) 백준 문제 2단계 조건문 알고리즘 문제를 풀어보도록 하겠습니다. # 1330 두 수 비교하기 정수 A, B를 입력한 후 두 수를 비교하여 출력하는 문제입니다. A, B = map(int, input().split()) if A > B: print('>') elif A < B: print('' 출력, A가 B보다 작으면 ' 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 15.
[Python / Baekjoon] 1단계 입출력과 사칙연산 알고리즘 문제 풀이 (2557, 1000, 1001, 10998, 1008, 10869, 10926, 18108, 10430, 2588, 11382, 10171, 10172) 백준 1단계 입출력과 사칙연산 풀이를 하였습니다. # 2557 Hello World 2557번 문제는 Hello Wordl!를 출력하는 문제입니다. print("Hello World!") print() 함수를 사용하여 "Hello Wordl!"를 출력하였습니다. 도전 3번만에 맞췄습니다. 대, 소문자로 한 번 틀리고 느낌표를 넣지 않아서 한 번 틀렸습니다. # 1000 A+B 1000번 문제는 정수 A와 B를 입력받아 더하여 출력하는 문제입니다. A, B = map(int, input().split()) # 입력 방식: 1 2 print(A+B) 저는 map() 함수를 사용하여 입력하는 값에 int형을 부여했습니다. 그리고 input() 함수로 입력값을 받은 뒤 split() 함수를 사용하여 공백을 기준.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 15.

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