dondon-a 님의 블로그

경제 관련 지표 중에서 스프레드는 두 가지 금리나 수익률의 차이를 의미하며, 이는 경제 상황을 분석하거나 투자 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 여기 몇 가지 주목할 만한 스프레드를 소개합니다:1. 10년물 국채와 2년물 국채 스프레드 (10-2 Yield Spread)설명: 10년 만기 국채 수익률과 2년 만기 국채 수익률의 차이입니다.의미: 이 스프레드는 경제의 경기 순환을 예측하는 데 사용됩니다. 스프레드가 좁아지거나 음수가 되면 경기 침체의 신호로 간주될 수 있습니다. 반대로 스프레드가 넓어지면 경제 확장의 신호로 해석될 수 있습니다.2. 3개월물 국채와 10년물 국채 스프레드 (3M-10Y Yield Spread)설명: 3개월 만기 국채 수익률과 10년 만기 국채 수익률의 차이입니다.의미..

import pandas as pd# path='data_practice/titanic/train.csv'df= pd.read_csv('./data_practice/titanic/train.csv')df.head() PassengerIdSurvivedPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarked0103Braund, Mr. Owen Harrismale22.010A/5 211717.2500NaNS1211Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...female38.010PC 1759971.2833C85C2313Heikkinen, Miss. Lainafemale26.000STON/O2. 31012827.9250NaNS3411F..

3-1A 도시 남:600, 여:550 흡|남 비율 : 0.2 흡|여 비율 : 0.26 남여간 흡연 여부간 인구비가 다른지, 유의수준 0.05, 귀무기각/채택여부, P-VALUE두개의 독립된 그룹비율 검정카이제곱 검정from scipy.stats import chi2_contingencyimport pandas as pdimport numpy as npfrom scipy.stats import chi2_contingency# 관찰된 빈도 테이블 생성 ##데이터구조는 ARRAY안에 리스트를 넣네# 카이제곱 독립성 검정 수행# 귀무는 두변수는 독립이다. = 비율이 같다.m=600f=550s_when_m=0.2s_when_f=0.26smokingm=m*s_when_mnm=m*(1-s..

sm.GLM(train_y,train_x, family=sm.families.Binomial())statsmodels 라이브러리를 사용하여 일반화 선형 모델(GLM)을 적합시킨 후 반환되는 결과 객체에는 많은 속성과 메서드가 있습니다. 아래에 각 속성과 메서드의 풀 네임과 함께 간략한 설명을 제공하겠습니다. GLM 모델의 family 변수로 sm.families.Binomial()을 사용한 경우에 해당합니다.주요 속성 및 메서드 설명resid_deviance (Deviance Residuals):이탈 잔차입니다. 모델의 적합도를 평가하는 데 사용됩니다.resid_deviance = result.resid_devianceprint(f"Deviance Residuals: {resid_deviance}")ge..

statsmodels 라이브러리를 사용하여 로지스틱 회귀(Logit) 모델을 적합시킨 후 반환되는 결과 객체에는 많은 속성과 메서드가 있습니다. 아래에 각 속성과 메서드의 풀 네임과 함께 간략한 설명을 제공하겠습니다.주요 속성 및 메서드 설명aic (Akaike Information Criterion):모델의 적합도와 복잡도 간의 균형을 평가하는 지표입니다. 값이 낮을수록 더 적합한 모델입니다.bic (Bayesian Information Criterion):AIC와 유사하지만, 모델의 복잡도를 더 강하게 처벌합니다. 값이 낮을수록 더 적합한 모델입니다.bse (Standard Errors of the Parameters):회귀 계수의 표준 오차입니다.conf_int (Confidence Interval..

statsmodels 라이브러리를 사용하여 OLS(Ordinary Least Squares) 회귀 모델을 적합시킨 후 반환되는 결과 객체에는 많은 속성과 메서드가 있습니다. 아래에 각 속성과 메서드의 풀 네임과 함께 간략한 설명을 제공하겠습니다.주요 속성과 메서드 설명aic (Akaike Information Criterion):모델의 적합도와 복잡도 간의 균형을 평가하는 지표입니다. 값이 낮을수록 더 적합한 모델입니다.bic (Bayesian Information Criterion):AIC와 유사하지만, 모델의 복잡도를 더 강하게 처벌합니다. 값이 낮을수록 더 적합한 모델입니다.bse (Standard errors of the parameters):회귀 계수의 표준 오차입니다.centered_tss (..

chi2_contingency 함수는 카이제곱 검정을 수행하기 위해 scipy.stats 모듈에서 제공하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 교차표(Contingency Table)에 대해 카이제곱 통계량, p값, 자유도, 기대 빈도를 계산합니다. chi2_contingency 함수의 결과로 반환된 객체를 통해 다양한 속성에 접근할 수 있습니다.import scipy.stats as stats# 예제 교차표 생성ctgc_t = [[10, 20, 30], [6, 9, 17]]# 카이제곱 검정 수행result = stats.chi2_contingency(ctgc_t)# 결과 객체의 속성 조회print(dir(result))주요 속성 설명count:관측 빈도(Observed frequencies)입니다. 입력으로..

import pandas as pdimport numpy as npimport statsmodels.api as smfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom scipy import stats# 예시 데이터프레임 생성data = { 'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70], 'Cholesterol': [200, 220, 180, 210, 230, 240, 220, 200, 190, 210], 'weight': [60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105]}df = pd.DataFrame(data)# 1) 선형 회귀 모델 및 회귀 계수 추출X = df[['age'..

귀무가 독립/ 서로가 비율에 영향을 끼치지 않음 // 대립이 종속, 변수에 따라 비율이 다름접근 방식이 문제는 두 개의 독립된 그룹(남성과 여성)에 대한 흡연 비율의 차이를 검정하는 것입니다. 이를 위해 독립적인 두 비율의 비교를 위한 카이제곱 검정을 사용할 수 있습니다.데이터 준비: 주어진 정보를 바탕으로 남성과 여성의 흡연자 및 비흡연자 수를 계산합니다.카이제곱 독립성 검정: 두 집단 간의 비율 차이를 확인하기 위해 카이제곱 독립성 검정을 수행합니다.결과 해석: p-value와 검정 통계량을 사용하여 귀무가설을 기각할지 채택할지 결정합니다.1. 데이터 준비남성: 600명 중 20%가 흡연자 → 흡연자 120명, 비흡연자 480명여성: 550명 중 26%가 흡연자 → 흡연자 143명, 비흡연자 407명..

pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy 혹은 ~SeriesGroupBy' 객체는pandas에서 그룹별 연산을 수행하기 위해 사용하는 객체입니다. 이 객체는 다양한 메서드를 제공하여 그룹화된 데이터에 대해 다양한 통계적 계산 및 변환을 수행할 수 있습니다. 여기에는DataFrameGroupBy` 객체의 주요 메서드들과 그에 대한 간략한 설명이 포함되어 있습니다.메서드 설명agg / aggregate: 그룹별로 집계 연산을 수행합니다. 여러 함수 또는 함수 이름을 전달할 수 있습니다.all: 각 그룹의 모든 요소가 참인지 여부를 반환합니다.any: 각 그룹의 적어도 하나의 요소가 참인지 여부를 반환합니다.apply: 각 그룹에 함수를 적용하고 결과를 결합합니다.bac..