* 모수검정
모집단에서 추출한 샘플을 사용해 모집단의 평균이나 분산과 같은 파라미터를 추정하여 가설을 테스트 하는 방법
* 표준점수
z 점수라고도 부르며 정규분포 상에서 데이터 포인트가 원점에서 얼마나 떨어져 있는지를 표준편차의 비율로 나타내는 점수
(데이터 포인트 - 평균) / 표준편차
* 중심극한정리
동일한 분포에서 무작위로 n개의 샘플을 추출해 평균을 구할 때
n이 어느정도 크다면 이 평균이 정규분포에 가까워진다는 개념
* 신뢰구간
알려지지 않은 모집단의 파라미터를 추정한 범위
일반적으로 95% 신뢰구간을 사용하고 90~99사용도 가능
* 가설검정
표본의 통계치를 기반으로 모집단에 대한 가설을 받아드릴지 기각할지 결정하는 방법 (영가설 - 대립가설)
* 순열검정
정규분포에 대한 가정을 하지 않고 수행
두 표본의 데이터를 무작위로 섞은 뒤 원래 통계량과의 차이를 비교하는 과정을 여러번 반복
* 통계 함수와 메서드 정리
| 함수/메서드 | 기능 |
| scipy.stats.zscore() | z점수를 계산 |
| scipy.stats.norm.cdf() | 정규분포의 누적분포 비율을 계산 |
| scipy.stats.norm.ppf() | cdf()메서드와 반대로 분포의 비율을 입력하면 z점수를 반환 |
| Series.sample() | 데이터프레임에서 무작위로 값 추출 |
| scipy.stats.ttest_ind() | 두 표본의 평균에 대한 t-검정 수행 |
| scipy.stats.permutation_test() | 두 표본의 대한 순열검정 수행 |
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