Python 데이터

오늘부터는 데이터를 다루는 법을 배워 보려고 합니다. 그중 기초통계를 가설을 세워 확인 하는 방법을 배워보겠습니다.ㅇ

오늘은 통계에서 자주 사용되는 P-Value라는 것에 대해 배워보겠습니다.귀무가설 유의성 검정에서 사용되는데, 귀무가설이 맞다고 가정할 때, 관찰된 결과가 일어날 확률입니다. 즉, 해당 데이터의 값이 유의한지 아닌지를 알려주는데 사용됩니다.내 주장과 일반적으로 반대되는

오늘은 데이터셋을 이용하여 모형을 출력하는 법과 레버리지와 이상치에 대해 배워보려고합니다.레버리지란 실제 종속변수값(y)가 예측치(predicted target)에 미치는 영향을 나타낸 값입니다.이상치란 관측된 데이터 범위에서 매우 크거나 작은 값으로 데이터의 범위를

이번시간에는 간단하게 평가하는 Roc에 대해서 배워보도록 하겠습니다.Roc커브란 성능평가를 하는 방법 중 하나입니다.Roc커브는 민감도(Sensitivity)와 특이도(Specificity)라는 개념이 존재합니다.이해하기 쉽게 예시로 표를 만든다면| 모수 | 실제 양성