오랑우탄의 반란

이전 포스트에 이어 데이터의 다양한 분포를 살펴보겠습니다. 모집단과 표본모집단과 표본의 개념을 시각화된 그래프를 사용해 알아보겠습니다. numpy random 함수로 임의의 모집단을 생성해주고, 그 중에서 choice 로 랜덤한 표본을 추출해줍니다.이때 모집단의 평균, 편차, 그리고 개수도 임의로 지정해줍니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 정규분포의 모집단 생성 (예: 국가의 모든 성인의 키 데이터)population = np.random.normal(170, 10, 1000) #평균, 편차, 개수# 표본 추출sample = np.random.choice(population, 100) #샘플링 함수plt.hist(population, bins..

오늘 오랑이는 통계학의 기초 개념과 이를 시각화해주는 파이썬 코드를 살펴볼 예정입니다.  대학교때 필수교양으로 통입을 들었었는데 그게 벌써 4어년 전이니.. 기억이 날 리가 새로 배운다는 마음으로 임해봅니다 ^^ 기술통계 vs 추론통계  기술통계 descriptive statistics추론통계 inferential statistics개념정량 데이터를 특정 대표값으로 요약하는 것표본 데이터로 모집단의 특징을 파악하고 가설검증하는 것요소평균, 중앙값, 분산, 표준편차, 범위, 최빈값 등신뢰구간(0.95)가설검증(p-value로 귀무가설 H0 기각, 대립가설 H1 유지) 사용예시 회사 매출 데이터 요약 고객 만족도 설문 결과 분석 기술통계의 개념들을 파이썬 라이브러리로 시각화 해봅시다.우선 기본적으로 사용할 ..