회귀분석과 T-test표준오차가 작으면 회귀계수가 우연일 확률이 낮으며, 표준오차가 크면 회귀계수가 우연일 확률이 큰것이다. 이 확률을 계산하는 방법바로 t-test이다.아래는 t-test를 설명한 포스팅이다.ysyblog.tistory.com/164 두개의 집단이 같은지 다른지 비교하기 위해 사용 -> 이를" data-og-host="ysyblog.tistory.com" data-og-source-url="https://ysyblog.tistory.com/164" data-og-url="https://ysyblog.tistory.com/164" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/scjVp/hyJeA46171/uNrfYk4kD794eXRue1HZWK/img...

T-test 모집단의 표준편차가 알려지지 않았을 때 정규분포의 모집단에서 모은 샘플(표본)의 평균값에 대한 가설검정 방법 T-test의 목적 -> 두개의 집단이 같은지 다른지 비교하기 위해 사용 -> 이를 알기 위해 두 집단의 샘플의 평균값을 비교하고, 두집단의 차이가 우연히 발생했을 확률을 구하므로서 t-test에 대한 결론을 구함 -> 즉, 두 집단의 평균값이 통계적으로 같은지 다른지를 확인 T-test를 위한 통계적 질문 - A대학 남학생 평균키(178.5cm)가 대한민국 평균키(179.9cm)와 우연히 같은 확률은 얼마나될까 - A대학의 남학생 평균키와 비교대상 평균키 차이인 1.4cm가 우연히 발생했을 확률은 얼마나 될까 - 그렇다면 과연 1.4cm차이가 얼마나 커야 우연히 발생하지 않았다고 판..

해당 포스팅에서는 Python을 활용하여 표본을 추출하고 T-Test를 진행합니다.표본추출import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)df['target'] = iris.target층화임의추출모집단이 이일적인 몇개의 계층으로 이루어져있을때 모든계층으로부터 원소를 임읠 추출하여 각 계층을 고루 대표할 수 있도록 랜덤하게 표본을 추출하는 방법from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y..