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설무아 4회 스키마 설계 -> ai에게 맞기 model_dump(): 이미지 2025. 11. 29.
프로젝트 통계 Overview of the code이 코드는 두 그룹 간 평균(또는 분포) 차이를 검정하는 통계 분석 유틸리티입니다. 정규성 및 등분산성 가정 여부를 자동으로 판단하여, 조건이 충족되면 t-검정(Student 또는 Welch)을, 그렇지 않으면 Mann–Whitney U 비모수 검정을 수행합니다. 결과로 검정 통계량, p-value, 효과크기(Cohen’s d 또는 rank-biserial correlation), 해석 텍스트, 결론 등을 포함한 TestResult 객체를 반환합니다.Key componentsDataclass: TestResultPurpose: 검정 결과를 깔끔하게 담는 컨테이너.Fields:test_name: 수행된 검정 이름statistic: 검정 통계량 (t 또는 U)p_value.. 2025. 11. 26.
T-test overview T-test overviewt-test는 두 집단의 평균 차이가 우연인지, 아니면 통계적으로 의미 있는 차이인지 검정하는 방법입니다. 표본 평균의 차이를 표준오차로 나눈 값인 t-값을 사용하고, 이 t-값을 t-분포에 비춰 p-값을 계산해 귀무가설(차이가 없다)을 기각할지 판단합니다 blog.minitab.com 네이버 블로그.Core idea and intuition핵심 질문: “두 평균의 차이가 표본의 우연한 변동 때문일까, 실제로 의미 있는 차이일까?”t-값: 표본에서 관측된 차이를 표준화한 지표로, 차이가 클수록(또는 표본오차가 작을수록) |t|가 커집니다 blog.minitab.com.t-분포: 자유도에 따라 형태가 달라지는 종 모양 분포로, 표본 크기가 작고 모분산을 모를 때 평균 비교에 쓰입.. 2025. 11. 5.
딥러닝 회귀 residuals = (y_test - y_pred).valuesfig = px.scatter( x=y_pred, y=residuals, title="잔차 산점도 (Residual Plot)", labels={"x": "예측값(ŷ)", "y": "잔차(residual)"}, template="plotly_dark")fig.add_hline(y=0, line_dash="dash", line_color="orange")fig.update_layout( xaxis_title="예측값 (ŷ)", yaxis_title="잔차 (Residual)", showlegend=False)fig.show() 이 코드는 머신러닝 회귀 모델의 예측 결과를 평가하기 위해 잔차(res.. 2025. 11. 5.
챕터2-2 : 표본오차와 신뢰구간 ✔️표본이 모집단 대비해서 얼마나 차이나는지, 신뢰할 수 있는지 파악가능! 1) 표본오차와 신뢰구간이란?☑️ 표본오차 (Sampling Error)표본오차: 표본에서 계산된 통계량과 모집단의 진짜 값 간의 차이.표본 크기가 클수록 표본오차는 작아짐.이는 표본이 모집단을 완벽하게 대표하지 못하기 때문에 발생하며, 표본의 크기와 표본 추출 방법에 따라 달라질 수 있습니다.표본의 크기: 표본의 크기가 클수록 표본오차는 줄어듭니다. 더 많은 데이터를 수집할수록 모집단을 더 잘 대표하게 됩니다. 표본 추출 방법: 무작위 추출 방법을 사용하면 표본오차를 줄일 수 있습니다. 모든 모집단 요소가 선택될 동등한 기회를 가지게 해야 합니다.☑️ 신뢰구간 (Confidence Interval)신뢰구간은 모집단의 특정 파라.. 2025. 9. 17.
SQL 특강 4주 1. UNIONUNION의 결과는, 두 개의 테이블이 수직결합된 형태이다.두 개 이상의 테이블도 결합될 수 있다. UNION/ UNION ALL 기본 구문-- 컬럼 개수, 순서, 데이터 타입이 같아야 함SELECT 컬럼1, 컬럼2, 컬럼3FROM 테이블명1UNIONSELECT 컬럼1, 컬럼2, 컬럼3FROM 테이블명2; table1, table2를 UNION을 사용하여 결합 SELECT name, goods_nm, goods_pay_dateFROM table1UNIONSELECT name, goods_nm, goods_pay_dateFROM table2;구분UNIONUNION ALL공통점두 테이블을 수직 결합함두 테이블을 수직 결합함차이점- 중복된 행은 제거하고 하나만 표시- 결과에 중복 없음- 속도가 .. 2025. 8. 14.

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