Allen's 데이터 맛집

이번에는 부호검정에 대해 알아보겠습니다. 부호검정은 표본의 순위나 순서가 중요한 경우에 사용되는 비모수적인 가설 검정 방법 중 하나입니다. 주로 중앙값의 비교나 관련성을 검정하는 데 사용됩니다. 부호검정의 개념 부호검정은 데이터의 값 대신 부호에만 기반하여 가설을 검정하는 비모수적인 방법입니다. 주어진 데이터의 부호를 기록하여 가설을 검정하며, 데이터의 분포에 대한 가정이 필요하지 않습니다. 대표적으로 "중앙값의 차이가 없다"와 같은 가설을 검정하는 데 사용됩니다. 부호검정의 단계 1. 가설 설정: 귀무가설과 대립가설을 설정합니다. 대표적으로 "중앙값에 차이가 없다"와 같은 가설을 설정합니다. 2. 부호 계산: 주어진 데이터에서 각 쌍의 관측값의 차이에 대한 부호를 기록합니다. 이를 통해 양의 부호와 음..

이번에는 작은 표본 크기를 다루는 통계적 방법 중 하나인 피셔의 정확 검정에 대해 알아보겠습니다. 피셔의 정확 검정은 표본 크기가 작거나 가정이 만족되지 않는 경우에 사용되며, 비모수적인 방법으로 데이터를 분석합니다. 피셔의 정확 검정의 개념 피셔의 정확 검정은 범주형 데이터에 대한 가설 검정을 수행하는 통계적 방법입니다. 주어진 데이터로부터 관찰된 빈도와 기대 빈도를 비교하여 가설을 검정합니다. 주로 작은 표본 크기나 가정이 만족되지 않는 경우에 사용됩니다. 피셔의 정확 검정의 단계 1. 가설 설정: 귀무가설과 대립가설을 설정합니다. 귀무가설은 일반적으로 두 그룹 간의 차이가 없다는 것을 가정합니다. 2. 검정 통계량 계산: 주어진 데이터로부터 관찰된 빈도와 기대 빈도를 비교하여 검정 통계량을 계산합니..

데이터 분석에서 중요한 역할을 하는 연관분석(Association Analysis)에 대해 알아보겠습니다. 연관분석은 상품 간의 관계를 발견하여 패턴을 파악하는 데 사용되며, 특히 마케팅 및 판매 전략을 수립하는 데 유용한 도구입니다. 이미지출처:https://blog.naver.com/gkenq/10188110816 연관분석의 개념 연관분석은 대량의 데이터에서 상품이나 사건들 간의 연관성을 파악하는 분석 기법입니다. 특히 '만약 A라는 상품을 구매한 고객은 B도 구매할 가능성이 높다'와 같은 규칙을 발견하는 데 사용됩니다. 연관분석의 종류 연관분석에는 주로 아래와 같은 두 가지 알고리즘이 사용됩니다. 1. Apriori 알고리즘: 가장 일반적으로 사용되는 연관분석 알고리즘으로, 빈발 집합을 찾아내어 연..

이번에는 데이터 분석에서 중요한 역할을 하는 군집분석(Cluster Analysis)에 대해 알아보겠습니다. 군집분석은 비슷한 특성을 갖는 데이터들을 그룹으로 묶어주는 방법으로, 데이터를 이해하고 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 군집분석의 종류 군집분석에는 여러 가지 종류가 있으며, 각각의 종류는 다양한 방법으로 데이터를 군집화합니다. 여기서는 주요한 군집분석 알고리즘 몇 가지를 살펴보겠습니다. 1. K평균 군집화 (K-Means Clustering): 가장 일반적으로 사용되는 군집분석 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화합니다. 각 클러스터의 중심점과 해당 클러스터에 속한 데이터 포인트들 간의 거리를 최소화하는 방식으로 동작합니다. 2. DBSCAN (Density-Based ..