해결된 질문
작성
·
22
답변 2
0
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. rokkk님.
빅데이터 분석기사 실기 시험에서는 문제 유형에 따라 다양한 통계적 방법이 사용되며, 문제에서 직접적으로 어떤 방법을 사용해야 하는지에 대한 지시가 주어지기도 합니다. 예시문제와 마찬가지로, 이전 시험에서는 독립성 검정을 위해 카이제곱 검정이나 로지스틱 회귀모형 등을 제시하는 경우가 있었습니다.
카이제곱 검정: 주로 범주형 변수 간의 독립성을 검증하는데 사용됩니다. pd.crosstab을 통해 두 변수의 교차 테이블을 만든 후, scipy.stats의 chi2_contingency 함수를 사용하여 카이제곱 통계량을 계산합니다. 이는 두 변수가 독립적인지를 판단하는 데 유용합니다.
로지스틱 회귀: 이진 또는 다중 범주형 종속 변수에 대해 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 특히, 종속 변수가 이진형인 경우, 독립 변수와의 관계를 설명하기 위해 로지스틱 회귀가 적합합니다.
카이제곱 검정과 로지스틱 회귀모형은 모두 데이터 분석의 필수적인 통계 기법이며, 데이터의 특성과 문제에 따라 적절히 선택하여 적용해야 합니다.
이와 관련된 세부적인 절차나 적용 방법은 다음 링크에서 참고하실 수 있습니다:
1. 카이제곱 통계량 계산 방법
2. 로지스틱 회귀모형 이해하기
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.