wilcoxon 검정에 대한 질문입니다!
이전 단일 표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon 코드를 알려주실 때stats.wilcoxon(df[’무게‘]-120, alternative=’less’)와 같이 알려주셨는데 이번 대응표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon는 stats.wilcoxon(df[‘after’] ,df[‘before’], alternative = ‘greater’)와 같이 알려주셨습니다.또한 강의에서도 after와 before의 값을 빼서 넣은 값인 df['diff']를 그대로 사용해도 된다고 말씀하셨습니다.그래서 아래 사진과 같이 임의로 df[‘after’] - df[‘before’]를 넣어서 실행해봤는데 결과값이 똑같이 나왔습니다. 그럼 단일 표본 검정에서 알려주신대로 df[’무게‘]-120와 같이 df[‘after’] - df[‘before’]로 생각하고 넣어줘도 무방한 것인가요?
대응표본검정 레빈
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단일표본검정 문제 유형
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[작업형 3] 6~7. 카이제곱 검정
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9회 작업형3 문제 1-1
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최종답안 계산 방식 질문
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시험 치기 전 급하게 질문 사항
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유형3
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작업형 2 연습문제 섹션 3
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11 기출문제 ipynb파일
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작업형 3 유형
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11회 기출 유형(작업형1) 2번 정답
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f1 score 질문
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10회 작업형 2 인코딩 질의
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53번 강의에서 갑자기 수업노트가 없어졌습니다.
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28:19 roc_auc이유
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수강연장문의
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전체적인 머신러닝 순서
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빅분기 실기 유형2질문
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ID 전처리 이유
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데이터제공
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예시문제 작업형3 꼬리질문2번
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데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이
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작업형 2 제출방
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인코딩 스케일링 순서
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