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데이터를 기반으로

공분산과 상관계수의 차이 - (2)

1번 글에 이어서 상관계수의 개념을 보면서 시작하고자 한다. [ 상관 계수(Correlation coefficient) ] 상관계수(相關係數, correlation coefficient)는 두 변수 사이의 통계적 관계를 표현하기 위해 특정한 상관 관계의 정도를 수치적으로 나타낸 계수이다.[1] 여러 유형의 상관계수가 존재하지만 제각기 자신들만의 정의와 특징이 있다. 이들은 모두 값의 범위가 -1에서 +1 사이에 속하며 여기서 ±1은 정도가 가장 센 잠재적 일치를 나타내고 0은 정도가 가장 센 불일치를 나타낸다.[2] - 출처 : 위키 백과 - 이전 공분산의 범위는 - 무한대 ~ + 무한대 이다. 상관 계수는 -1 ~ +1 이다. 이것만 두고 보아도 무엇이 다른지 확연히 알 수 있다. 바로 스케일의 차이다..
통계/통계관련 개념 2023. 8. 16. 17:20
두 범주형 변수의 검정(카이제곱 독립성 검정)

- 두 변수의 독립성을 검정하기 위해 카이제곱 독립성 검정 진행 - 모든 변수들 끼리 종속성이 존재하다고 나와서 크래머 v계수를 추출하여 해당 건 설명 사용 분석 기법 두 변수 간 독립성 검정(카이제곱) (검정 Process) - 가설 설립 (예시) H0(귀무가설) : A 변수와 B 변수간에 관련이 없다(독립이다) H1(대립가설) : A 변수와 B 변수간에 관련이 있다(독립이 아니다 = 종속성이 존재한다) - Chi-square indepence test를 이용한 가설 검정 p-value 값의 맞춰 가설 채택 (참고 링크 : https://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_test ) Chi-squared test - Wikipedia From Wikipedia, the fre..
통계/검정 2023. 2. 1. 00:33
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