Hypothesis Test(가설검정) / Python 코드구현/random.seed()/난수

<기술 통계>

import pandas as pd
#새로운 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4,5], 'b': [2,4,6,8,10]})
#a와 b의 데이터 요약
df.describe()

• Mean / Median / Mode
• Range
• Var / SD
• Kurtosis
• Skewness

<추론 통계>

import numpy as np
v = np.random.randint(0, 100, 20)

pd.DataFrame(v).describe()

 seed() 함수 :: seed 생성

np.random.seed(0)

0과 같거나 큰 정수(int)를 넣어준다!

 

난수를 생성할 때 일종의 기준이 되는 것 : Seed

-> 특정한 시작 숫자를 정해 주면 컴퓨터가 정해진 알고리즘에 의해 마치 난수처럼 보이는 수열을 생성.

 

시드값은 한 번만 정해주면 된다. 

생성된 난수는 다음 번 난수 생성을 위한 시드값이 된다. 

 

rand() : 0과 1사이의 난수를 발생시키는 함수 

인수로 받은 숫자 횟수만큼 난수를 발생시킨다. 

이때 발생하는 난수는 실수!

 

#4개의 난수 발생
np.random.rand(4)

4개의 무작위 숫자가 나온 것 !

#3행6열에 대한 난수 출력
np.random.rand(3,6)

데이터 샘플링 (data sampling)

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

• a : 배열이면 원래의 데이터, 정수이면 arange(a) 명령으로 데이터 생성
• size : 정수. 샘플 숫자
• replace : 불리언. True이면 한번 선택한 데이터를 다시 선택 가능
• p : 배열. 각 데이터가 선택될 수 있는 확률