섹션 9 강의내용 질문(일원분산분석)
안녕하세요, 섹션 9 일원분산분석 강의 8:34 경 질문있습니다.
사후검정으로 일원분산분석시에도 어떤 집단에서 유의미한 차이가 있는지를 학습하고 이해했는데요.
# Bonferroni(본페로니)
mc = MultiComparison(df_melt['value'], df_melt['variable'])
bon_result = mc.allpairtest(stats.ttest_ind, method='bonf')
print(bon_result[0])(질문1) 마지막줄에 bon_result[0] 왜 0이 들어가게 된 건지 설명 부탁드리겠습니다.
(질문2) 혹시 가설검정 H0 채택/기각 여부 외에 이런부분까지도 출제될 수 있는건가요? (다른 강의를 듣다가 넘어왔는데, 이 부분은 완전 처음들어봤습니다..)
시간이 얼마 없어서, 다른 부분(2유형 코드짜는걸) 집중해서 암기하려고 하는데 조언 부탁드립니다.
답변 1
0
bon_result값이 튜플형태로 여러개의 값이 있어 인덱스[0]처리 했어요
사후 검정은 분산분석에서는 자주사용하는 일반적인 기법이나 R과 파이썬 결과가 달라 출제 가능성을 낮게 생각하고 있어요 -> 뒤에 마인드맵 정리에서도 제외되어 있습니다. 지금 시점에서 사후 검정을 학습하기 보다 넘기는 것을 추천합니다.
- 네, 작업형2는 만점을 반드시 확보하고, 작업형3은 기본적인것만 준비해서 10~15점을 목표로 하시죠! 작업형3은 새로운 유형이 나올 가능성이 커 모두 커버하긴 어려움이 있습니다.
로지스틱회귀, 회귀
0
25
2
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
31
1
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
43
2
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
34
1
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
33
2
3번문제 등분산 가정
0
34
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
29
2
[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4
0
23
3
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
42
2
제2유형 질문입니다.
0
39
2
C()
0
36
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
43
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
45
1
ols
0
36
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
29
2
2유형 작성관련 질문
0
26
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
36
2
코딩팡질문이요ㅠㅠ
0
36
2
관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.
0
19
2
작업형2 ID 컬럼 삭제 질문
0
38
2
2유형 작성관련 질문
0
27
2
memoryerror 질문
0
20
2
작업형 유형2 이렇게 고정 템플릿으로 가져가도 될까요?
0
37
1
ID 삭제 필수 인가요?
0
33
3





