해리문의 데이터_log

관련 개념대립가설(alternative hypothesis) : 우리가 밝히고자 하는 가설 (차이가 있다, 효과가 있다)귀무가설(null hypothesis) : 우리가 밝히고자 하는 가설과 반대되는 가정 (차이가 없다, 효과가 없다)P-value : 귀무가설이 옳다는 가정 하에서 우리가 관찰한 결과 혹은 그 이상으로 귀무가설에 반하는 데이터가 나타날 확률제1종 오류: 귀무가설이 옳은데 대립가설을 채택하는 경우. 위양성(false positive)유의수준(significance level) : 제 1종 오류가 일어날 확률, α2종 오류보다 치명적임제2종 오류: 대립가설이 옳은데 귀무가설을 기각하지 않는 경우. 위음성(false negative)β : 제 2종 오류가 일어날 확률검정력(power of te..

데이터 전처리 방법정의데이터를 분석 및 처리에 적합한 형태로 만드는 과정을 총칭종류1) 범주형 변수 처리 - 원 핫 인코딩카테고리별 이진 특성을 만들어 해당 특성을 1, 나머진 모두 0으로 만드는 0것. 회귀 분석에서 범주형 변수는 사용할 수 없기에 문자로 되어있는 범주 변수를 숫자로 변환해야한다.독립 범주의 경우에는 독립적인 특성을 보존해야 회귀 분석 해석 명확해지므로 각 변수들이 서로 독립적으로 회귀 분석에 기여하도록 만들어주어야 한다.ex. 흡연 여부 - 흡연하지 않음(000) / 흡연했으나 끊었다.(001) / 흡연하고 있다.(002)위 범주형 변수들을 원핫인코딩을 해주어 독립적인 변수로 만들었지만, 결국엔 하나를 가리키는 특성을 갖기 떄문에 다중 공산성 문제가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위..