EunGyeongKim

동일 집단 간 차이 검정 유의성 검정(significant test) 통계에서 나타나는 현상이 우연인지 아니면 실질적인지 밝혀내는 통계적 방법 가설 증명 방법 가설 종류 귀무가설(null hypothesis) 차이가 우연라고 하는 주장 예시) 상자의 평균이 0이다 대립가설(alternative hypothesis) 차이가 실질적이라고 하는 주장 예시) 상자의 평균이 양수이다 증명방법은 모순에 의한 논증법 만약 통계량에 의해 귀무가설이 발생할 확률이 거의 없다는 모순에 도달하면 귀무가설 기각! → 일단 귀무가설이 맞다고 인정한 후, 우리가 가지고 있는 통계량 확인 검정 통계량과 유의수준 귀무가설을 검정하기 위해서는 검정 통계량이 필요 검정 통계량 (z-statistic : z) 자료에서 얻은 통계치와 귀무..

모집단과 표본 주제에 부함되는 모든 자료 조사 불가능 ▶ 표본을 추출하여 분석 모집단(population) : 분석대상이 되는 전체데이터 모수 (parameter): 모집단의 특성을 수치로 나타낸것 알수 없음. 표본으로부터 구한 통계량을 이용하여 모수를 추정하거나 통계량이 모수를 어느정도 반영하고 있는지 검정(test)함. 표본(sample) : 통계처리의 대상이 되는 부분집단 통계량 (statistic) : 표본으로부터 계산할 수 있는 값, 사전적 의미의 확률변수 통계치 : 통계량이 사후적으로 실현된 값, 표본에 따라 모든 통계치가 달라짐. 표본추출 중요 추론(inference) : 표본에서 알아낸 정보를 바탕으로 모집단의 특성을 알아내는 과정 편의 (bias) : 표본과 집단과의 체계적인 차이 대표적..

주가수익률¶ In [1]: !pip install finance-datareader Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Requirement already satisfied: finance-datareader in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (0.9.50) Requirement already satisfied: requests-file in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from finance-datareader) (1.5.1) Requirement already satisfied:..