스파르타 내일배움캠프_본캠프_data11기 김선영_TIL_Day 72

[오늘의 학습]

• streamlit 라이브 세션 2회차
• 통계 지급강의 2회차

---

[학습내용 정리]

streamlit 라이브 세션 2회차

코드 똑같이 따라쳐보기 (http://localhost:8501/#st-markdown)

통계

1. 표본 구하기

• np.random.normal(평균, 표준편차, 생성할 데이터 개수)
  : 설정한 평균, 표준편차를 기반으로 정규분포를 따르는 데이터를 생성.
  - random.normal -> 샘플 개수에 맞는 난수를 생성함.
• np.random.choice(모집단, 샘플 개수)
  : 모집단에서 몇 개를 랜덤으로 골라 표본을 만듦.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 모집단 생성
population = np.random.normal(170, 10, 1000)

# 표본 추출
sample = np.random.choice(population, 100)

# 시각화하기
plt.hist(population, bins=50, alpha=0.5, label='population', color='blue')
plt.hist(sample, bins=50, alpha=0.5, label='sample', color='red')
plt.title('population and sample distribution')
plt.legend() # 범례 만들기->hist에 lebal이 있어야 함.
plt.show()

 

2. 신뢰구간 구하기

(참고: 모표준편차를 모를 때 t-분포를 사용하여 신뢰구간 구함.)

• stats.t.interval(alpha, df, loc, scale)
  : t-분포를 기반으로 신뢰구간의 양 끝값(하한값과 상한값)을 계산해주는 기능
  • alpha: 신뢰수준
  • df(degrees of freedom): 표본 수에서 추정 매개변수 수를 뺀 값. 🔴
  • loc(location): 신뢰구간의 중심이 되는 지점으로, 여기서는 표본평균. 구간이 이 값을 기준으로 좌우로 펼쳐짐.
  • scale: 표준오차(Standard Error). 표본평균이 실제 모평균에서 얼마나 떨어져 있을지를 나타내는 척도
    샘플의 개수가 많아질수록 오차가 줄어드는데, 이때 샘플 수에 비례해서 줄어드는 게 아니라 샘플 수의 루트 값(
    )에 비례해서 천천히 줄어듦. 어쩌구 저쩌구............

import scipy.stats as stats

# 표본 평균과 표본 표준편차 계산
sample_mean = np.mean(sample)
sample_std = np.std(sample)

# 95% 신뢰구간 계산
conf_interval = stats.t.interval(0.95, len(sample)-1, loc=sample_mean, scale=sample_std/np.sqrt(len(sample)))

print(f"표본 평균: {sample_mean}")
print(f"95% 신뢰구간: {conf_interval}")