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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예시문제 작업형3(ver. 2025)

예시문제 작업형3 소문제3번 등분산

해결된 질문

129

송지윤

작성한 질문수 1

0

등분산이라는 명확한 언급이 없어서 등분산이라고 가정하고 t검정을 수행하신건가요??

분석 흐름 때문에 등분산이라고 생각하셨다고 하는데 구체적인 이유가 궁금합니다..!

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 3

0

퇴근후딴짓

저도 꼼꼼히 설명하지 못한 부분이라

https://inf.run/nQbdA

로 정리해서 전체 공지 했습니다.

질문 주셔서 다시 한번 감사해요!

0

퇴근후딴짓

작업형1과 3은 정답이 있는 문제입니다.

이에 문제에서 요구하는 검정만 수행하면 됩니다.

 

만약 서술형 문제라면 등분산 검정이 필요합니다.

0

my1over

등분산이라는 내용이 문제에 없는데 왜 equal_var=True가 된건지 궁금합니다.

0

퇴근후딴짓

아 이해했습니다.

좋은 질문 감사합니다. 꼼꼼히 설명하지 못했네요
3번을 보면 2번에서 구한 합동 분산 추정량을 이용하여라고 되어 있습니다.
합동 분산(pooled variance)을 구한다”는 말 자체가 이미 두 집단의 분산이 동일하다는 가정을 전제로 합니다.

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 지윤 송님.

질문해주신 내용은 등분산 가정과 독립표본 t-검정에 대한 것입니다. t-검정을 수행할 때, 두 집단의 등분산 여부는 중요한 고려 사항입니다. 등분산인지 아닌지를 결정하는 데 여러 방법이 있는데, 보통 다음과 같은 이유로 등분산을 가정할 수 있습니다:

  • 분석 흐름상 필요: 이전 문제나 분석의 컨텍스트에서 등분산을 가정하는 경우가 있습니다. 특히, 문제의 명시적 지시가 없더라도 문제의 전체 흐름에서 특별히 비등분산을 언급하지 않으면 기본적으로 등분산을 가정하는 경우가 많습니다.

  • Levene’s Test: 통계적으로 두 그룹 간의 분산이 동일한지를 검증하기 위해 Levene’s test가 종종 활용됩니다. 실습 환경에서는 이 검정을 통해 p-값이 일정 기준 이상일 때 등분산을 가정할 수 있습니다.

물론, 실제 데이터 분석에서는 이러한 가정을 항상 검증하여 확인하는 것이 중요합니다. 그러나 시험 문제나 교육 목적으로 제공되는 문제에서는, 문제의 요구사항에 따라 등분산을 가정하는 경우가 있습니다.

관련된 질문과 답변을 통해 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다:
- 독립표본검정 예시에서 결론이 상이한 이유

이 자료들은 통계적 검정방법들을 이해하는 데 도움을 줄 것이며, 다양한 실전 문제에 적용하실 시 유용할 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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