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SciPy를 사용한 통계 분석 방법

SciPy를 사용하여 통계 분석을 수행하는 방법에 대한 단계별 튜토리얼을 제공합니다.

단계 1: SciPy 설치하기​

먼저 시스템에 SciPy가 설치되어 있는지 확인하세요. 다음 명령을 실행하여 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install scipy

단계 2: 필요한 모듈 가져오기​

통계 분석을 위해 SciPy를 사용하려면 필요한 모듈을 가져와야 합니다. 이 튜토리얼에서는 통계 함수 및 분포에 대해 scipy.stats 모듈을 사용할 것입니다. 다음 코드를 사용하여 가져올 수 있습니다:

from scipy import stats

단계 3: 기술 통계량​

기술 통계량은 데이터셋의 주요 특성에 대한 요약 정보를 제공합니다. SciPy를 사용하여 몇 가지 일반적인 기술 통계량을 계산해 보겠습니다.

평균과 중앙값​

데이터셋의 평균과 중앙값을 계산하려면 각각 mean() 및 median() 함수를 scipy.stats 모듈에서 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

data = [1, 2, 3, 4, 5]

mean_value = stats.mean(data)
median_value = stats.median(data)

print("평균:", mean_value)
print("중앙값:", median_value)

표준 편차와 분산​

데이터셋의 표준 편차와 분산을 계산하려면 각각 std() 및 var() 함수를 scipy.stats 모듈에서 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

data = [1, 2, 3, 4, 5]

std_value = stats.std(data)
var_value = stats.var(data)

print("표준 편차:", std_value)
print("분산:", var_value)

최빈값​

데이터셋의 최빈값을 계산하려면 scipy.stats 모듈의 mode() 함수를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]

mode_value = stats.mode(data)

print("최빈값:", mode_value)

단계 4: 가설 검정​

가설 검정은 데이터 샘플이 어떤 근거를 제공하여 샘플이 추출된 모집단에 대해 추론할 수 있는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. SciPy는 가설 검정을 위한 다양한 함수를 제공합니다.

t-검정​

t-검정은 두 개의 샘플의 평균을 비교하는 데 사용됩니다. SciPy를 사용하여 t-검정을 수행하는 예시입니다:

sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [2, 4, 6, 8, 10]

t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)

print("T-통계량:", t_statistic)
print("P-값:", p_value)

카이제곱 검정​

카이제곱 검정은 두 개의 범주형 변수 간에 유의한 관련성이 있는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. SciPy를 사용하여 카이제곱 검정을 수행하는 예시입니다:

observed = [10, 20, 30]
expected = [15, 25, 35]

chi2_statistic, p_value = stats.chisquare(observed, expected)

print("카이제곱 통계량:", chi2_statistic)
print("P-값:", p_value)

단계 5: 확률 분포​

SciPy는 다양한 통계적 계산에 사용할 수 있는 다양한 확률 분포를 제공합니다. SciPy에서 확률 분포를 사용하는 예시입니다:

# 정규 분포 객체 생성
normal_dist = stats.norm(loc=0, scale=1)

# 주어진 값에서 확률 밀도 함수(PDF) 계산
pdf_value = normal_dist.pdf(0)

# 주어진 값에서 누적 분포 함수(CDF) 계산
cdf_value = normal_dist.cdf(0)

# 분포에서 무작위 샘플 생성
random_samples = normal_dist.rvs(size=100)

print("0에서의 PDF:", pdf_value)
print("0에서의 CDF:", cdf_value)
print("무작위 샘플:", random_samples)

이로써 SciPy를 사용하여 통계 분석을 수행하는 튜토리얼이 종료되었습니다. 보다 포괄적인 통계 함수와 사용 가능한 분포에 대해서는 SciPy 문서를 참조하십시오.