브라이틱스(Brightics)에서 분산분석(ANOVA) 실시 이후
Python의 statsmodels 라이브러리를 활용하여 선형회귀 분석을 실시할 경우 다양한 통계량이 산출되는 것을 볼 수 있다. 해당 값을 추출하는 방법을 알아보도록 한다.
브라이틱스(Brightics)에서 정규성 검정을 실시하고자 할 때 사용하는 Normality Test를 알아본다.
Normality Test
브라이틱스(Brightics)에서 다중 집단의 등분산 검정이 가능한 Levene's Test를 알아본다.
Levene's Test
브라이틱스(Brightics)에서 독립 2 표본 t-검정을 실시할 수 있는 함수 블럭인 Two Sample T Test For Stacked Data를 알아본다.
Two Sample T Test For Stacked Data
브라이틱스(Brightics)에서 대응 표본 t-검정을 실시할 수 있는 함수 블럭인 Paired T Test를 알아본다.
Paired T Test
브라이틱스(Brightics)에서 단일 표본 t-검정을 실시할 수 있는 함수 블럭인 One Sample T Test를 알아본다.
One Sample T Test
브라이틱스(Brightics)에서 2개 이상의 집단간 평균 차이를 알아보는 일원 분산분석(Oneway ANOVA)를 실시할 수 있는 One Way ANOVA를 알아본다.
One Way ANOVA
브라이틱스(Brightics)에서 변수간 상관계수 확인이 가능한 Correlation을 알아본다.
Correlation
브라이틱스(Brightics)에서 다중 집단의 등분산 검정이 가능한 Bartlett's Test를 알아본다.
Bartlett's Test
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Python / TextMining
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