진리를 향한 끊없는 혼의 동경

일정한 시간 간격으로 모아진 데이터 X : 시간, Y : 특정 시간에 따른 값 추세(Trend) - 장기적으로 증가 / 감소 계절성(Seasonality) : 분기별, 계절별 나타나는 패턴 주기(Cycle) - 비슷한 패턴이 있지만 고정된 빈도는 아닌 경우

각 구의 초,중,고 전출 전입 인원 : https://data.seoul.go.kr/dataList/10729/S/2/datasetView.do & 후처리 * 순유입인원은 초중고 도내,도외 전입인원에서 초중고 도내, 도외 전출인원을 뺀값이다. * 각년도별로 가장 큰 순유입인원을 가진 지역구의 순유입인원을 구하고 * 전체 기간의 해당 순유입인원들의 합을 구하여라 import pandas as pd df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/krdatacertificate/e5_p1_3.csv') df['순유입인원']=df[[x for x in df.columns if '전입' in x]].sum(axis=1)-df..

BMI는 몸무게(kg) / (키(M) * 키(M)) 로 정의 된다. 초고도 비만은 BMI 25이상 , 고도 비반은 BMI 25미만 - 23이상 , 정상은 23미만 - 18.5이상 저체중은 18.5미만으로 정의 된다. 주어진 데이터에서 초고도 비만 인원 + 저체중 인원 의 숫자는? import pandas as pd df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/krdatacertificate/e5_p1_2_.csv') def category(x): if x >=25: return 'a' elif x >=23: return 'b' elif x >= 18.5: return 'c' else: return 'd' df['b..

종량제 봉투 가격 데이터 : https://www.data.go.kr/data/15025538/standard.do 전국종량제봉투가격표준데이터 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr * 20L가격과 5L가격이 모두 0원이 아닌 데이터만 필터를 한 후, * 각 row별로 20L가격과 5L가격의 차이를 ‘차이가격’ 이라 부른다고 하자. * 시도명 별 차이가격의 평균가격을 비교할때 그 값이 가장 큰 금액을 반올림하여 소숫점 이하 1자리까지 구하여라 import pandas as pd df = pd.read_csv('https://..

아나콘다(Anaconda)및 텐서플로우(tensoflow) 더보기 아나콘다(Anaconda)는 수학과 과학 분야에서 사용되는 여러 패키지들을 묶어 놓은 파이썬 배포판 SciPy, Numpy, Matplotlib, Pandas 등을 비롯한 많은 패키지들을 포함함 텐서플로(TensorFlow)는 구글(Google)에서 만든, 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공 1. 환경 설정 1) 가상환경 Anaconda 설치 Anaconda를 설치하기 위해서는 Anaconda 에서 자신의 OS에 맞는 프로그램을 다운받아 설치 윈도우 버전은 여기 에서 다운 2) 텐서플로우(Tensorflow) 설치 2-1) 텐서플로우를 새로 만든 가상환경에 설치.(Anaconda Prompt에서 실행) conda ..

1. 일표본 T-검정 개념 가. 일표본 T-검정 개념 단일 모집단에서 관심이 있는 연속형 변수의 평균값을 특정 기준값과 비교 가정 : 모집단의 구성요소들이 정규분포를 이룬다는 가정 - 종속변수는 연속형이어야 함 - 검증하고자 하는 기준값이 있어야 함 나. 일표본 검정 단계

1. 표본 검정(One Sample T-test) t-test 안에도 표본의 수와 실험 설계에 따라 여러 검정이 존재합니다. 하지만 모든 개념은 차이를 분산으로 비교하는 것입니다. 정규성을 확인 -> 데이터를 순위형으로 변환 -> 분산을 일정하게 만든 후 -> 윌콕슨 순위부호검정 2. 대응 2표본 검정(Paired T-test) [한집단 전후비교] 동일한 집단이지만, 두 집단을 비교해 주는 것처럼 처리 전과 처리 후를 비교해줍니다. 3. 독립 2표본 검정 [두집단의 표본수가 동일, 표준편차가 2내외]

통계학에서 가설검정은 귀무가설이 옳다는 가정 하에 시작한다. 귀무가설(H0) : 통상적인 개념 vs 대립가설(H1) : 새로운 개념 P-value 란? 유의확률, 대립가설이 우연히 채택 될 확률 유의확률이 작을 수록 귀무가설을 기각할 가능성이 높아지는 것 유의수준(a) 귀무가설을 기각하기 위한 반대의 증거가 어느정도 강해야 하는 지를 의미하는 수준 즉, 귀무가설을 유지하기 위한 최소한의 확률이 어느 정도인지를 정하는 것

1. 통계 통계란 특정집단을 대상으로 수행한 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약된 형태의 표현이다. 조사 또는 실험을 통해 데이터를 확보하며, 조사대상에 따라 총조사와 표본조사로 구분한다. 2. 통계자료의 획득 방법 가. 총조사 / 전수 조사 총 조사란 대상 집단 모두를 조사하는 방법이며, 특별한 경우를 제외하고는 사용되지 않는다. 나. 표본조사 원소(element) : 모집단을 구성하는 개체 표본(sample) : 조사하기 위해 추출한 모집단의 일부원소 모수(parameter) : 표본 관측에 의해 구하고자 하는 모집단에 대한 정보 3. 모집단과 표본집단의 개념 모집단 : 연구자가 알고 싶어하는 대상 / 집단 전체 표본(sample) : 연구자가 측정 또는 관찰한 결과들의 집합

1. 통계학은 데이터의 수집, 분석, 해석 전달에 관한 학문 - 데이터 수집 - 데이터 분석 - 데이터의 전체의 이해 (EDA) - 개별 변수의 이해 (히트맵) - 변수 간 관계의 이해 - 관측대상의 이해 과거의 통계학 : 작은 데이터셋 중심의 국소적 측면 현재의 통게학 : 라지 사이즈 데이터, 데이터 통계학 2. 통계분석 특정집단의 자료를 수집하여 대상에 대한 정보를 구하고, 적절한 분석방법을 이용하여 의사결정, 통계적 추론을 하는 과정 기술통계 - 주어진 자료의 특성은 객관적 데이터로 나타내는 통계분석방법(describe()) - Sample에 대한 평균, 표준편차, 최빈 값 등 추론통계 - 모수 추정 - 가설 검정 - 예측 표본집단 -> 모집단 추론 3. 통계분석 Flow (머신러닝 Flow와 유사..