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문제**train 데이터로 target을 종속변수로 로지스틱 회귀를 진행할 때 age 컬럼의 오즈비를 구하여라** ㅇ ㅏ.. 3유형 코드 그대로 따라가면 될줄 알았는데 문제가 안 풀림.. coef 값이 다름 왜..?  statsmodels 라이브러리 이용import statsmodels.api as smtrain=df.iloc[:210].reset_index(drop=True)test=df.iloc[210:].reset_index(drop=True)x=train.drop(columns=['target'])y=train['target']x=sm.add_constant(x)model2=sm.Logit(y,x).fit()summary=model2.summary()print(summary)result3=np.e..

import pandas as pdimport numpy as npimport scipy.stats as statsimport scipy.stats as shaprio  #정규성 검정sA, pA = stats.shapiro(df['A'])sB, pB = stats.shapiro(df['B'])print(sA,pA)print(sB,pB) 대응 표본의 정규성 검정 : 두 집단의 차이를 shapiro독립 표본의 정규성 검정 : 집단을 각각 shapiro > 모두 만족해야 정규성 O#등분산성 검정statistic, pvalue = stats.bartlett(df['A'],df['B'])print(statistic,pvalue) 독립검정은 등분산성도 검정해줘야 한다등분산성 검정 함수 bartlettstatisti..

모집단 1개모집단2개(대응T검정)모집단2개(독립T검정)모집단3개(F검정, ANOVA)정규성 함수stats.shapiro(df['mpg'])stats.shapiro(df['after']-df['before'])stats.shapiro(df['A'])stats.shapiro(df['B'])print(stats.shapiro(df['A']) )print(stats.shapiro(df['B']) )print(stats.shapiro(df['C']) )정규성O,stats.ttest_1samp(df['mpg'], popmean= 20, alternative='two-sided')stats.ttest_rel(df['after'], df['before'], alternative='two-sided')정규성Xstatis..

import pandas as pdimport numpy as npimport scipy.stats as statsfrom scipy.stats import shapiro  shaprio 일단 불러오고!# 1. 가설설정# H0 : 세 그룹 성적의 평균값이 같다. ( A(평균) = B(평균) = C(평균) ) # H1 : 세 그룹의 성적 평균값이 적어도 하나는 같지 않다. (not H0) # 2. 유의수준 확인 : 유의수준 5%로 확인 # 3. 정규성 검정print(stats.shapiro(df['A']))print(stats.shapiro(df['B']))print(stats.shapiro(df['C']))# statistic, pvalue = stats.shapiro(df['A'])# print(rou..

1. 대응표본(쌍체) T 검정 : 동일한 객체의 전 vs 후 평균 비교import pandas as pdimport numpy as npimport scipy.stats as statsfrom scipy.stats import shapiro shapiro를 먼저 불러온다# 1. 가설설정# H0 : 약을 먹기전과 먹은 후의 혈압 평균은 같다(효과가 없다)# H1 : 약을 먹기전과 먹은 후의 혈압 평균은 같지 않다(효과가 있다) # 2. 유의수준 확인 : 유의수준 5%로 확인 # 3. 정규성 검정 (차이값에 대해 정규성 확인)statistic, pvalue = stats.shapiro(df['after']-df['before'])print(round(statistic,4), round(pvalue,4)) 여..