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목차 제1절 통계학 개론 제2절 기초 통계 분석 t-검정 분산분석(ANOVA) 교차분석 상관분석 제3절 다변량 분석 제4절 시계열 예측 제5절 주성분 분석 4. 상관분석 상관분석은 두 연속형 변수 간의 선형적 관계의 방향과 강도를 수치로 나타내는 통계적 분석 방법입니다. 데이터과학과 통계학에서 두 변수 간의 관련성을 파악할 때 널리 사용되며, 변수 간에 상관관계가 존재한다고 해서 인과관계가 있는 것은 아닙니다. 인과관계를 분석하기 위해서는 회귀분석이 필요하며, 이는 ... Read More

You’ve now learned about some of Python’s core iterable sequence data structures, including strings, lists, and tuples. These structures share many similarities, but there are some key differences between them. Data professionals must often decide which data structures work best to solve a particular problem, so und... Read More

You’ve been learning that lists are important data structures in Python. A list is a data structure that helps store and manipulate an ordered collection of items. These items can be of any data type such as integers, floats, strings, and even other list. Because they are so versatile, data professionals and all Pyt... Read More

목차 제1절 통계학 개론 제2절 기초 통계 분석 t-검정 분산분석(ANOVA) 교차분석 제3절 다변량 분석 제4절 시계열 예측 제5절 주성분 분석 2. 분산분석(ANOVA, Analysis of Variance) 분산분석은 세 개 이상의 독립된 집단 간 평균 차이를 검정할 때 사용하는 통계 기법입니다. 이 기법은 단일 평균 비교보다 더 일반적인 상황에서 사용되며, 집단 간 차이의 유의성 여부를 F-통계량을 통해 판단합니다. 귀무가설 $H_0$: 모든 집단의 평균은 같다. 대립... Read More

Annotated follow-along guide: Data structures in Python This notebook contains the code used in the instructional videos from Module 4: Data structures in Python. Introduction This follow-along guide is an annotated Jupyter Notebook organized to match the content from each module. It contains the same code shown ... Read More