After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
가설 검정은 데이터셋에 대한 질문에 통계적으로 엄밀하게 답하도록 도와줍니다. 이 강의에서는 t-test, 비율 검정, chi-square 검정 같은 대표적인 검정을 언제 어떻게 사용하는지 배우면서 Python 분석 역량을 키우게 됩니다. Stack Overflow 사용자 피드백과 의료 물품 배송의 공급망 데이터 등 실제 데이터를 다루며, 각 검정이 동작하는 방식과 그에 내재한 핵심 가정들을 깊이 있게 이해하게 돼요. 또한 비모수 검정이 전통적인 가설 검정의 한계를 어떻게 넘어설 수 있는지도 살펴봅니다.동영상에는 하단 왼쪽의 "Show transcript"를 클릭하면 확인할 수 있는 실시간 대본이 제공됩니다.
강의 용어집은 오른쪽 리소스 섹션에서 확인하실 수 있어요.
CPE 학점을 취득하려면 강의를 완료하고 인증 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
가설 검정 기초
가설 검정은 어떻게 작동하며 어떤 문제를 해결할 수 있을까요? 이를 알아보기 위해 단일 표본 비율 검정의 전체 과정을 순서대로 살펴봅니다. 그 과정에서 z-점수, p-value, 그리고 거짓 음성/거짓 양성 오류 같은 중요한 개념을 만나게 됩니다.
2
두 표본 검정과 ANOVA
이 장에서는 두 집단 간 평균 차이를 t-test로 검정하는 방법을 배우고, 이를 ANOVA와 쌍대 t-test를 사용해 두 집단을 넘어 더 많은 집단으로 확장합니다.
3
비율 검정
이제 두 집단 간 비율 차이를 비율 검정으로 살펴볼 차례입니다. 실습을 통해 비율 검정을 두 집단을 넘어 chi-square 독립성 검정으로 확장하고, 단일 표본의 chi-square 적합도 검정으로 돌아와 확인해 봅니다.
4
비모수 검정
마지막으로, 모수 가설 검정이 전제하는 가정을 배우고, 그 가정이 충족되지 않을 때 비모수 검정을 어떻게 활용할 수 있는지 알아봅니다.
Python으로 배우는 가설 검정
코스
완료
