Python에서 Z 임계값을 찾는 방법은 무엇입니까?

이 기사에서는 Python에서 Z 임계값을 찾는 방법에 대해 알아 보겠습니다.

Z 임계값은 무엇인가요?

통계에서는 일반적으로 사용되는 정규 모형 아래 영역을 Z 임계값이라고 합니다. 가능한 각 변수에 대한 확률을 표시합니다. 가설 검정을 수행하면 검정 통계량이 생성됩니다. 가설 검정 결과가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 검정 통계량을 Z 임계값과 비교할 수 있습니다. 결과의 절대값이 Z 임계값을 초과하면 결과는 통계적으로 유의미한 것으로 간주됩니다. 이 튜토리얼에서는 Python에서 Z 임계값을 결정하는 방법을 보여줍니다.

가설 검정을 수행하면 결과로 검정 통계량을 얻게 됩니다. 가설 검정 결과가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 검정 통계량을 Z 임계값과 비교해야 합니다. 검정 통계량의 절대값이 Z 임계값을 초과하면 검정 결과가 통계적으로 유의합니다.

문법

Python에서는 scipy.stats.norm.ppf() 메서드를 사용하여 Z 임계값을 얻을 수 있으며 구문은 다음과 같습니다 −

으아악

여기서 q는 사용될 유의 수준을 나타냅니다.

Python의 Z 임계값

1. 왼쪽 꼬리 테스트

유의 수준 0.05 −

로 왼쪽 꼬리 검정에 대한 Z 임계값을 결정한다고 가정해 보겠습니다.

예

으아악

출력

으아악

키 값 Z의 값은 -1.64485입니다. 테스트 통계가 이 임계값보다 낮으면 테스트 결과가 통계적으로 유의합니다.

2. 오른쪽 꼬리 테스트

유의 수준이 0.05 −

인 오른쪽 꼬리 테스트에 대한 Z 임계 값을 찾고 있다고 가정합니다.

예

으아악

출력

으아악

Z의 키 번호는 1.64485입니다. 따라서 검정 통계량이 이 숫자보다 높으면 검정 결과가 통계적으로 유의한 것으로 간주됩니다.

3. 양측 테스트

유의 수준 0.05 -

의 양측 검정에 대한 Z 임계값을 찾고 있다고 가정합니다.

예

으아악

출력

으아악

양측 검정을 수행할 때 항상 두 가지 필수 값이 있습니다. 1.95996과 -1.95996은 이 상황에서 Z 임계값입니다. 따라서 검정 통계량이 -보다 작으면 검정 결과가 통계적으로 유의합니다. 1.95996 이상 1.95996.

결론

통계에서 Z 임계값은 기계 학습 모델이 이를 사용하고 이를 기반으로 예측할 수 있도록 데이터에서 통찰력을 결정하는 데 사용됩니다.

위 내용은 Python에서 Z 임계값을 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!