통계 기초2024-04-01
통계 초보자를 위한 모분산 신뢰구간 가이드: 분산은 얼마나 불확실할까?
모분산 신뢰구간은 표본 분산을 이용해 모집단 분산의 범위를 추정하는 방법입니다. 카이제곱 분포를 활용한 계산 원리와 Python 코드 예제를 함께 설명합니다.
#모분산#신뢰구간#카이제곱 분포#통계추정#데이터분석
#데이터분석 태그가 포함된 글을 모았습니다.
모분산 신뢰구간은 표본 분산을 이용해 모집단 분산의 범위를 추정하는 방법입니다. 카이제곱 분포를 활용한 계산 원리와 Python 코드 예제를 함께 설명합니다.
카이제곱 적합도 검정은 관측된 범주형 데이터의 분포가 특정 이론적 분포와 일치하는지를 검정하는 방법입니다. 개념, 가설 설정, 예시와 Python 코드까지 단계별로 설명합니다.
대응표본 t-검정은 동일한 대상의 사전·사후 평균 차이가 우연인지 실제 변화인지를 판단하는 통계 기법입니다. 정규성 검정부터 각 경우별 Python 코드까지 단계별로 설명합니다.
독립표본 t-검정은 서로 다른 두 집단의 평균 차이가 우연인지 실제 차이인지를 판단하는 통계 기법입니다. 정규성·등분산 검정부터 각 경우별 Python 코드까지 단계별로 설명합니다.
t-test는 두 집단의 평균 차이가 우연인지 실제 차이인지 판단하는 가장 기본적인 통계 방법입니다. 통계가 처음인 사람도 이해할 수 있도록 개념부터 활용 예시까지 쉽게 설명합니다.