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사후분석(Post-hoc test) 관련된 내용 분산분석의 개요 일원분산분석(one-way ANOVA) 사후분석(Post-hoc test) 이원분산분석(two-way ANOVA) 통계 분석은 데이터의 정규성, 등분산성, 그리고 독립성등의 기본가정의 충족 여부에 결과의 합리성을 확보할 수 있습니다. 또한 분산분석의 경우 다중 그룹의 비교이므로 각 그룹간의 효과를 분석할 필요가 존재합니다. 이러한 분석은 분산분석 모형 구축과는 별도로 진행하므로 사후분석이라 합니다. 사후분석에서 가정의 적합성을 검정하기 위해 적용할 수 있는 방법이나 함수는 다음과 같습니다. 정규성 : 반응변수는 정규분포를 따릅니다. scipy.stats.probplot(data) stats.shapiro() , scipy.stats.ansderson(x, dist="norm") 이상치 검정: IQR을 기준으로 판단 할 수 있음 등분산성 scipy.stats.bartlett(smaples..) , scipy.stats.levene() 정규성 분석 결과에 대한 신뢰는 데이터가 통계적 테스트의 기본 가정을 만족시키는 정도에 달려 있습니다. 일원 분산 분석에서 각 그룹의 모집단은 정규 분포를 따르고 동일한 분산을 가정합니다. 그러나 모집단의 정규성을 검정하는 것은 어려울 수 있습니다. 대신에 모델에 의한 잔차의 정규성 검정으로 대신합니다. Q-Q 플롯을 사용하여 정규성 가정을 시각적으로 평가할 수 있습니다. 예1) 일정기간의 코스피(kos), 코스탁(kq), 다우존스 주가지수(dj) 그리고 원-달러(WonDol)의 일일 변화량에 대한 분산분석에 대한 사후분석을 진행합니다. 다음의 코드에 의해 호출할 수 있으며 각 자료의 Open과 Close 사이의 일일 변화율을 계산한 자료를 독립변수와 의존변수( 일원 분산분석을 위한 자료구조 참조 )로 구분합니다. st=pd.Timestamp(2024,1, 1) et=pd.Timestamp...