통계적 가설 검정(statistical hypothesis test)· 통계적 가설 검정은 통계적 추측의 하나로서, 모집단 실제의 값이 얼마가 된다는 주장(가설)과 관련해, 표본의 정보를 사용해서 가설의 합당성 여부를 판정하는 과정을 의미합니다.· 간단히 가설 검정(假說檢定)이라고 부르는 경우가 많습니다· 표본에서 얻은 정보를 통해 귀무가설과 대립가설 중 어떠한 가설이 옳고 그른지를 판단하는 방법입니다.· 가설 검정에서는 귀무가설, 대립가설, p-value가 사용됩니다. http://bit.ly/2AwdDAB

가설 검정(Hypothesis Testing) · ≒ 통계적 가설 검정(statistical hypothesis testing) · 데이터 뒤에 숨어있는 확률 변수의 분포와 모수에 대한 가설의 진위를 정량적으로 증명하는 작업입니다. · 가설(hypothesis)을 증명하는 행위를 통계적 가설 검정(statistical hypothesis testing) 줄여서 검정(testing)이라고 합니다. · 모집단에 대한 어떤 가설을 설정한 뒤에 표본관찰을 통해 그 가설의 채택여부를 결정하는 분석방법입니다. · 가설검정에서 가장 기본적인 사항은 검정하고자 하는 모집단의 모수에 대한 가설 설정입니다. · 가설(hypothesis)는 항상 귀무가설(Null hypothesis, H0)과 대립가설(Alternative..

추상클래스(abstract class) 형식 · 추상클래스는 {abc} 내장 패키지에서 기본이 되는 ABCMeta라는 Abstract Base Classe Meta클래스와 abstractmethod 인디케이터를 임포트해야 합니다. · 추상클래스명에는 metaclass=ABCMeta 인자를 옵션으로 주고 추상메소드에는 @abstractmethod 장식자(어노테이션)을 붙여줍니다. TypeError: Can't instantiate abstract class SmartCalculator with abstract methods sub

정보 시각화 방법 현재 가장 많이 사용되고 있는 차트와 그래프들을 시각화 방법별로 구분한 것입니다.

Python 접근 제한자 (Access Modifier) · Python은 다른 언어에서 흔히 사용하는 public, protected, private 등의 접근 제한자 (Access Modifier)를 갖지 않습니다. · Python 클래스는 기본적으로 모든 멤버가 public 이 됩니다. · Python 코딩 관례(Convention)상 내부적으로만 사용하는 변수 혹은 메서드는 그 이름 앞에 하나의 밑줄 하나(_) 을 붙입니다. 하지만 이는 코딩 관례에 따른 것일 뿐 실제 밑줄 하나를 사용한 멤버도 public 이므로 필요하면 외부에서 엑세스할 수 있습니다. · 특정 변수명이나 메서드를 private으로 만들어야 한다면 두개의 밑줄(__)을 이름 앞에 붙이면 됩니다. def __init__(self,..

파이썬에서 객체의 attribute를 탐색하는 단계