파이썬

본인의 깃허브로 접속합니다. https://github.com/{사용자 아이디} 다음으로, "Repositories” 클릭합니다. 다음, "New" 클릭합니다. "Repository name*" 클릭합니다. "pyburger" 작성 본인은 이미 pyburger를 생성하였기 때문에 위와 같은 메시지가 나오지만,새로 생성할 경우 정상적으로 표시가 될 것입니다. "Add a README file" 체크를 취소합니다. .gitignore 파일은 github가 아닌 터미널에서 생성하고 싶기 때문에 ".gitignore template: None"로 유지하겠습니다. "Create repository" 클릭하여 생성합니다. 다음으로는 본인의 컴퓨터의 원하는 디렉토리에 ‘pyburger’ 폴더 생성합니다. 터미널을 실..

본 글은 통계학에서 사용되는 대응표본 T 검정을 설명하기 위해 작성되었습니다. 금번에도 파이썬 라이브러리 Scipy를 활용하여 대응표본 T 검정을 진행하도록 하겠습니다. 대응표본 T 검정 대응표본 T 검정이란 두 관련된 집단 간의 평균을 비교하는 통계적 기법입니다. 이 방법은 일반적으로 동일한 피험자 집단에 대해 두 가지 측정값이 있는 경우에 적용됩니다. 대응표본 t-검정은 두 관련된 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 판단하는 데 사용됩니다. 1. 가설 설정 H₀ : 𝜇D = 0 → 귀무가설 (𝜇𝐷 = 𝜇₁ - 𝜇₂) 실험 전과 후의 평균의 차이는 0이다. H₁ : 𝜇D ≠ 0 → 대립가설 실험 전과 후의 평균의 차이는 0이 아니다. 2. 정규성 검정 두 그룹의 표본 수가 30개 이하일 ..

본 글은 통계학에서 사용되는 독립표본 T 검정(Independent Samples t-Test)을 설명하기 위해 작성되었습니다. 금번에도 파이썬 라이브러리 Scipy를 활용하여 독립표본 T 검정을 진행하도록 하겠습니다. 독립표본 T 검정 독립표본 T 검정이란 두 개의 독립된 표본 간에 평균 차이가 통계적으로 유의미한지를 검정하는 통계 분석 기법입니다. 이는 두 그룹 간의 평균 차이가 우연히 발생한 것인지 아니면 진짜로 존재하는 것인지를 판단하는 데 사용됩니다. 독립표본 T 검정의 주요 단계는 다음과 같습니다. 1. 가설 설정 H₀ : 𝜇₁ = 𝜇₂ → 귀무가설 두 그룹의 평균은 같다. H₁ : 𝜇₁ ≠ 𝜇₂ → 대립가설 두 그룹의 평균은 다르다. 2. 정규성 검정 두 그룹의 표본 수가 30개 이하일 경우..

본 글은 통계학에서 사용되는 단일표본 T 검정을 설명하기 위해 작성되었습니다. 또한, 파이썬 Scipy 라이브러리를 활용하여 단일표본 T 검정을 진행하도록 하겠습니다. 단일표본 T 검정 단일표본 T 검정이란 통계 분석에서 사용되는 가설 검정 방법 중 하나로, 하나의 표본에 대한 평균을 검정하는데 사용됩니다. 주로 모집단의 평균이 어떤 특정 값과 같은지를 확인하고자 할 때 적용됩니다. 단일표본 T 검정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 1. 가설 설정 H₀ : 𝜇 = 𝜇₀ → 귀무가설 모평균과 표본평균은 같다. H₁ : 𝜇 ≠ 𝜇₀ → 대립가설 모평균과 표본평균은 같지 않다. 2. 표본 추출 모집단에서 표본을 추출하여 해당 표본의 평균을 계산합니다. 3. 가설 검정 통계량 계산 t-통계량을 계산합니다. ..

본 글은 pandas 라이브러리를 활용하는 데에 있어 여러 개의 데이터를 하나로 통합하는 방법을 설명하기 위해 작성되었습니다. 데이터를 통합하는 방법으로는 여러 가지가 있는데 이번에 다루어 볼 내용은 concat, join, merge입니다. 우선 설명하기에 앞서, 예시로 두 개의 데이터 프레임을 작성하도록 하겠습니다. >>> import pandas as pd >>> df1 = pd.DataFrame({ 'Class1' : [95, 92, 98, 100], 'Class2' : [91, 93, 97, 99] }) >>> df2 = pd.DataFrame({ 'Class1' : [87, 89], 'Class2' : [85, 90] }) d1 출력값: d2 출력값: 1. concat pandas 라이브러리의..

본 글은 파이썬 내 matplotlib 라이브러리 사용 중 그래프에 텍스트를 삽입하기 위한 방법을 설명하기 위해 작성되었습니다. matplotlib을 활용하여 그래프를 출력할 때, 아래와 같이 그래프 위에 텍스트를 삽입해 보도록 하겠습니다. 우선 아래와 같이 임의의 월별 판매 수량의 데이터를 가지고 구현하도록 하겠습니다. >>> import calendar >>> month_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] >>> sold_list = [300, 400, 550, 900, 600, 960, 900, 910, 800, 700, 550, 450] >>> fig, ax = plt.subplots() >>> barcharts = ax.bar(month_list,..