pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - python을 이용한 귀무가설의 판정 1. 가설 설정(문제 원본 링크) - 여자와 남자의 성비는 1:1이라는 것은 편견이다.빨간색 차가 파란색 차보다 더 과속티켓을 많이 받는다고 한다. 전국적 평균 결과는 2:1의 비율로 빨간색 차가 높게 나타난다. 우리는 지역 경찰이 과속 티켓을 발부할 때 편견이 작용하는 것은 아닌지 알고 싶다. 만약 무작위로 빨간색 또는 파란색 자동차에 주어진 150장의 과속티켓을 추출했을 대, 지역 경찰이 편견을 가지고 티켓을 발부 했다면, 빨간색 차 100대, 파란색 차 50대가 나올 것이라고 예상할 수 있다. 2. 실습 1) 데이터 생성 dataset = ["r", "r", "r", "r", "r", "r", "r", "r", "r", "b", "b", "b", ..

0. 목표 - python을 통한 자유도에 따른 카이제곱 분포 그리기 - 카이제곱 분포는 정규분포를 따르는 여러 데이터를 한꺼번에 취급할 수 있어, 분산분석에 이용가능 1. 실습 1) library 호출 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 카이제곱 리스트 생성 - np.normal.random을 통해 정규분포의 무작위 값 획득 - 1000번을 돌려 각 값에 대한 제곱값을 획득 def normal(inp): result = [] for i in range(1,1001): tmp = np.random.normal(size = inp) dummy = 0 for i in range(inp): tmp2 = tmp[i]..