정규분포2 정규성 검정 / Shapiro-Wilk / Anderson-Darling / Kolmogorov–Smirnov / Q-Q Plot 정규성 검정(Normality Test) 이란?정규성 검정은 데이터가 정규분포를 따르는지를 검정하는 과정입니다.많은 통계 기법(Z-test, t-test 등)은 정규분포를 전제로 하기 때문에, 분석 전에 정규성을 검정하는 것은 매우 중요합니다. 주요 정규성 검정 방법방법특징추천 상황Shapiro-Wilk소표본에 적합, 널리 사용됨n ≤ 50에 특히 강력Anderson-Darling분포의 꼬리까지 민감정밀한 정규성 검정 필요 시Kolmogorov–Smirnov이론 분포와의 차이 검정대체로 덜 민감, 일반적인 확인용Q-Q Plot시각적 확인간단한 탐색적 분석 시 ✍️ 실전 팁여러 정규성 검정을 함께 사용하는 것이 좋다.QQ Plot 을 통해 시각적으로 먼저 확인 한 뒤, 추가 검정을 수행한다.정규성이 없다.. 2025. 4. 4. 정규분포와 t분포 / Python 가설검정이란?가설검정(Hypothesis Testing)은 통계학에서 어떤 주장이나 가설이 옳은지를 데이터 기반으로 판단하는 절차입니다. 주어진 데이터로부터 모집단의 특성을 추정하고, 이 추정값을 바탕으로 기존에 세운 주장(귀무가설)이 타당한지를 검정합니다.절차1.귀무가설(H0) 설정: 기존의 주장 혹은 변화가 없다는 가정2.대립가설(H1) 설정: 새롭게 주장하고 싶은 가정3.검정통계량 계산: 관측된 데이터로부터 검정통계량을 구함4.p-value 계산: 귀무가설 하에서 관측값보다 극단적인 결과가 나올 확률5.판단: p-value가 유의수준보다 작으면 귀무가설 기각정규분포와 t분포정규분포 (Normal Distribution)연속확률분포의 대표적인 분포평균 μ, 표준편차 σ를 모수로 가짐중앙에 봉우리가 있.. 2025. 4. 3. 이전 1 다음
