변경된 체험환경 작업형3번질문이요

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좋은 질문 주셔서 정말 감사합니다. 꼼꼼하게 확인하셨네요.

사실 두 방법 모두 등분산 검정에 사용할 수 있는데, 이 문제에서는 '모델은 정규분포를 포함한다'는 조건이 있어서 F검정 공식으로 직접 계산하는 게 더 문제 의도에 맞습니다.

var1 = np.var(normal, ddof=1)

var2 = np.var(patient, ddof=1)

F = max(var1, var2) / min(var1, var2)

print(round(F, 3))

강의에서 levene을 사용한 건 실무에서 자주 쓰이는 방법을 보여드린 것인데, 이 문제처럼 정규분포 가정이 명시된 경우에는 위 공식으로 푸시는 게 정확합니다. 헷갈리셨을 텐데 좋은 포인트를 짚어주셔서 감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ilha hwang님.

F-검정은 두 그룹 간의 분산을 비교하여 가설 검정을 수행하는 방법입니다. 전형적으로는 분산이 동일한지 테스트하기 위해 사용되며, 독립 표본의 등분산성 여부에 따라 F-검정 방법이 달라질 수 있습니다. 문제에서 등분산에 대한 언급이 없다면, 보통 Levene’s Test와 같은 등분산 검정이 우선적으로 고려될 수 있습니다.

Levene’s Test는 다양한 분포에 대해 보다 강건한 결과를 제공하는 반면, F-검정은 등분산 가정을 기반으로 하기 때문에 상황에 따라 더 적합할 수 있습니다. 만약 문제에서 등분산 가정에 대해 명시되지 않은 경우, 두 가지 방법을 모두 고려해보고, 결과를 통해 어떠한 방법이 더 설득력 있는지를 판단할 수 있습니다.

관련하여 도움이 될 만한 포럼 글이 있습니다:
- “빅분기 실기 시험 – Levene Test와 F-검정 선택하기”

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