대기과학지

어제도 제 블로그를 찾아주신 일곱 분 감사드립니다! 오늘은 유의성 검사 부분 코드 분석을 가보겠습니다 저번에 p-value의 정확한 정의와 사용법을 알아봤습니다 그럼 이제 유의성 검사를 코드로 구현해보겠습니다 #5% 유의성 검사 class valence5: def __init__(self, x, y): self.r10, self.p10_val = stats.pearsonr(x, y) if self.p10_val < 0.05: print('P-value가 유의 수준 5%보다 작기 때문에 상관계수가 유의합니다') else: print('P-value가 유의 수준 5%보다 크기 때문에 상관계수가 유의하지 않습니다') #1% 유의성 검사 class valence1: def __init__(self, x, y):..

오늘부터 본격적으로 적합성 검사 라이브러리를 만들어보겠습니다! 기초) 먼저 라이브러리를 만들기 전에 조금에 통계학적 지식이 필요합니다 저희가 적합성 검사를 하는 이유는 제가 입력시켜준 자료에 모델이 적합한지를 확인하기 위해서입니다 통계에서 가설을 검정하기 위해서는 대립가설과 귀무가설을 사용합니다 조금 어려운 말 같아 보이지만 이렇게 이해하면 쉽습니다 대립 가설 : 내가 검정하고 싶은 것, 증명하고 싶은 것, 확인하고 싶은 것 귀무 가설 : 대립 가설과 정반대되는 가설 그러면 적합성에 이 두 가설을 적용시켜봅시다 우리가 적합성을 검사를 하는 이유를 모델이 내 자료에 적합한지 확인하기 위해서라고 했져?? 그러면 대립 가설이 '모델이 내 자료에 적합하다' 로 설정이 됩니다 반대로 귀무 가설은 '모델이 내 자료..