등분산성 검증방법(levene, bartlett)
파이썬에서 등분산성(등분산성) 검증은 두 개 이상의 그룹(데이터 집단)이 동일한 분산을 가지고 있는지 확인하는 통계적 검증 방법입니다. 등분산성 검증은 일반적으로 분산분석(ANOVA) 등의 통계적 가설 검정에 사용되며, 그룹 간에 유의한 차이가 있는지 확인하기 전에 반드시 수행되어야 하는 중요한 단계입니다. T-test할때 첫번째. 정규성 검정(shapiro) 두번째. 등분산성 검정(levene, bartlett) 을 한다. 등분산성 검정 방식 두가지 차이점이 뭘까? 정규분포를 따를때 - 이상치 데이터가 많다 : Levene(이상치가 있어도 안정적) - 이상치 데이터가 적다 : Bartlett(이상치에 민감하게 반응) 정규분포를 따르지 않을 때 - 그냥 Levene 또는 비모수적 방법 ----------..
Data Analysis
2023. 7. 27. 14:27
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
TAG
- pmp 시험
- unv
- 해외봉사
- 영어 공부
- 베트남 여행
- 호주
- 자원봉사
- 미국
- 뉴질랜드 여행
- 베트남 여행기
- 베트남
- 시드니
- pmp 공부
- 미국 여행기
- 뉴질랜드 여행기
- 토익 공부
- 토익 요점
- 2020 보안전망
- pmp 자격
- 인턴
- 뉴질랜드
- 배낭여행
- PMP
- PMP 자격증
- UN
- pmp 요약
- 영어공부
- Volunteer
- undp
- 호주여행기
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
글 보관함