[ADP] ํ‘œ๋ณธ์ˆ˜(n), ํ‘œ์ค€ํŽธ์ฐจ(s) ๊ฐ’์œผ๋กœ ๋ชจ๋ถ„์‚ฐ ์‹ ๋ขฐ๊ตฌ๊ฐ„ ๊ตฌํ•˜๊ธฐ

2022. 7. 14. 16:43ยท ๐Ÿ“š Study/ADP ์‹ค๊ธฐ
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ADP ์‹ค๊ธฐ์—์„œ๋Š” ๊ฐ’์„ ์ฃผ์ง€์•Š๊ณ  ๋‹จ์ˆœํ•œ ํ†ต๊ณ„๋ถ„์„์„ ์š”๊ตฌํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ๋งŽ์ด ์ถœ์ œ๋˜๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™์•„์„œ

ํ†ต๊ณ„๋Ÿ‰์„ ๊ตฌํ•ด์„œ ์‹ ๋ขฐ๊ตฌ๊ฐ„ ๊ตฌํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•ด ์ •๋ฆฌํ•ด๋ณด์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

 

์˜ˆ์ œ1 ๋ฌธ์ œ

 

์–ด๋А ์ œ์•ฝํšŒ์‚ฌ์—์„œ ์ƒˆ๋กญ๊ฒŒ ์ถœ์‹œํ•˜๋ ค๋Š” ์•Œ์•ฝ์˜ ํšจ๋Šฅ์„ ํ…Œ์ŠคํŠธํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์ž„์ƒ์‹คํ—˜์„ ํ†ตํ•ด ํ‘œ๋ณธ 13๊ฐœ๋ฅผ ๋ฝ‘์•˜๋”๋‹ˆ ํ‘œ์ค€ํŽธ์ฐจ๋Š” 3.2๊ฐ€ ๋‚˜์™”๋‹ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ์ด๋•Œ ์•Œ์•ฝ์˜ ๋ชจ๋ถ„์‚ฐ์— ๋Œ€ํ•œ 95% ์‹ ๋ขฐ๊ตฌ๊ฐ„์„ ๊ตฌํ•˜์‹œ์˜ค.

 

 

์˜ˆ์ œ1 ํ’€์ด
from scipy.stats import chi2
import numpy as np
import pandas as pd
#์ž์œ ๋„
df=13-1

#ํ‘œ์ค€ํŽธ์ฐจ
std=3.2

#chi(์ž์œ ๋„)
chi_=chi2(df)

#t๊ฐ’
t_025=chi_.ppf(0.025)
t_975=chi_.ppf(0.975)

 

- ์‹ ๋ขฐ๊ตฌ๊ฐ„

L_= round(((df*std**2)/t_975),5)
U_= round(((df*std**2)/t_025),5)

 

- ์ถœ๋ ฅ


ADP 25ํšŒ ์‹ค๊ธฐ ๋ฌธ์ œ

 

ํ–ฅ์ˆ˜ 20๊ฐœ ์ถ”์ถœ, ์ง€์†์‹œ๊ฐ„์˜ ๋ถ„์‚ฐ 90**2, ํ–ฅ์ˆ˜์˜ ๋ถ„์‚ฐ 90% ์‹ ๋ขฐ๊ตฌ๊ฐ„์„ ๊ตฌํ•˜๋ผ

 

ADP 25ํšŒ ์‹ค๊ธฐ ํ’€์ด
from scipy.stats import chi2
import numpy as np
import pandas as pd
#์ž์œ ๋„
df=20-1
#๋ถ„์‚ฐ
var=90**2
#chi(์ž์œ ๋„)
chi_=chi2(df)
#t๊ฐ’
t_05=chi_.ppf(0.05)
t_95=chi_.ppf(0.95)
L_= round(((df*var)/t_95),5)
U_= round(((df*var)/t_05),5)

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Data Analyst Storyxod22 ๋‹˜์˜ ๋ธ”๋กœ๊ทธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
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ํ‹ฐ์Šคํ† ๋ฆฌํˆด๋ฐ”

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์ด ํŽ˜์ด์ง€์˜ URL ๋ณต์‚ฌ
S
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๋งจ ์œ„๋กœ ์ด๋™
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T
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