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사진 삭제 사진 설명을 입력하세요.빅데이터 분석기사 빅분기 8회 합격 했습니다!4시에 결과 나오자마자 들어갔는데 대기가 240명 정도 있더라구요 두근 거리는 마음으로 기다렸는데 아래에 (사전점수)합격이 보였습니다결과는..!!대표사진 삭제사진 설명을 입력하세요.합격입니다!!근데 3유형(총 6문제)에서 2개 틀렸네요음.. 회귀계수의 평균을 구하는 문제는 상수항을 빼먹고 구해서 확실히 틀린게 맞지만 하나는 뭐가 틀렸을까 고민해봤더니저는 상수항을 추가해서 결정계수를 구했는데 아마 그 문제가 틀린게 아닐까 싶네요중간에 팝업창으로 공지가 나왔는데 저는 별거 아니겠거니 하고 안 읽고 닫았거든요, 근데 그게 상수항과 관련된 얘기였었습니다 어떤 문제가 나왔는지 알고 싶으신 분들은 아래 링크로 고고이미지 썸네일 삭제빅데이..

24년 6월 22일에 빅분기 8회를 보고 왔습니다!원래는 문제 까먹기 전에 기록해서 올리려고 했는데 금요일날 밤새서 마지막으로 코드 복습하고 토요일에 시험보고 와서 쓰러져 자느라 이제야 올리네요대표사진 삭제사진 설명을 입력하세요. 후기부터 말하자면 저는 쉬웠습니다! 모르는 문제 하나도 없이 전부 풀었습니다! 근데 가채점 해보니 3유형에 소문제 하나 틀린거 같아요, 그래도 1유형 2유형 다 맞아서 70점으로 합격은 보장된 것 같습니다데이터 마님 기출 복원에 비하면 진~~짜 쉬웠어요 ㅋㅋㅋ.. 공부기간은 딱 7일이었습니다 7일 공부한것치곤 정말 쉽게 나왔습니다 왜냐? 일단 1유형에 시간문제 안 나오길 빌었는데 안 나왔습니다 이게 제일 까다로웠거든요...7월 5일에 가채점 결과 나오는데 합격하면 7일만에 합격..

카이제곱은 적합성 검정과 독립성 검정을 물어보는데 솔직히 적합성 검정은 나올 확률이 적어 보여서 빼고 외우겠음..시험까지 남은 시간 단 9시간!! 안되는건 재끼자# 적합성 검정from scipy.stats import chisquarestatistic,pvalue=chisquare(f_obs=f_obs,f_exp=f_exp) # 독립성 검정from scipy.stats import chi2_contigencystatistic, pvalue, dof, expected = chi2_contigency(df)#데이터 형태가 다를 경우table=pd.crosstab(df['칼럼1'],df['칼럼2'])

로지스틱 회귀분석을 만났을땐# 독립변수, 종속변수 할당x=df.drop(coloumns=['칼럼명1') 혹은 x=df[['칼럼명1','칼럼명2','칼럼명3']]y=df['칼럼명'] statsmodels 과 sklearn 방식중 무엇으로 풀지 선택# sklearn로 푸는 방식import pandas as pdimport numpy as nnpfrom stats.linear_model import LogisticRegressionmodel=LogisticRegression(penalty=None) #None을 꼭 넣어야함model.fit(x,y)np.round(model.coef_,2) # 회귀계수 # statsmodels로 푸는 방식import pandas as pdimport numpy as npim..

문제에서 다중회귀분석을 한다고 나왔다면# x=독립변수, y=종속변수 할당x=df[['칼럼명1','칼럼명2','칼럼명3']] 혹은 x=df.drop(columns=['칼럼명'])y=df['칼럼명'] 그 다음에 sklearn이랑 statsmodel로 풀지 고민해야 한다#sklearn 풀이 방식import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionmodel=LinerRegression()result=model.fit(x,y)결정계수=model.score(x,y)회귀계수=model.coef_ #statsmodels 풀이 방식import pandas as pdimport numpy as npimport statsm..