가설 검정은 통계 분석에서 중요한 작업입니다. NumPy는 여러 가지 통계적 가설 검정을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터를 분석하고 통계적 결론을 도출할 수 있습니다.

가장 일반적인 가설 검정 중 하나는 t-test입니다. t-test는 두 개의 독립적인 데이터 집단의 평균을 비교하여 두 집단의 차이가 통계적으로 유의미한지 여부를 판단하는데 사용됩니다. NumPy에서는 ttest_ind() 함수를 사용하여 t-test를 수행할 수 있습니다.

아래는 NumPy를 사용하여 t-test를 수행하는 간단한 예제 코드입니다.

import numpy as np
from scipy import stats

# 두 개의 독립적인 데이터 집단 생성
group1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)
group2 = np.random.normal(loc=1, scale=1, size=100)

# t-test 수행
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)

# 결과 출력
print("t-statistic:", t_statistic)
print("p-value:", p_value)

위 코드에서 group1과 group2는 각각 평균 0, 1을 가지는 정규 분포에서 추출된 두 개의 데이터 집단입니다. ttest_ind() 함수를 사용하여 t-test를 수행하고, 결과로 t-statistic과 p-value를 얻을 수 있습니다. p-value는 두 집단 사이의 차이가 우연에 의한 것인지 아니면 통계적으로 유의미한 것인지를 판단하는 데 사용됩니다.

이 외에도 NumPy에서는 다양한 가설 검정 도구를 제공합니다. 예를 들어, chisquare() 함수를 사용하여 카이제곱 검정을 수행할 수도 있습니다. NumPy의 공식 문서나 추가 참고 자료는 이러한 가설 검정 함수에 대한 자세한 정보를 찾는 데 도움이 될 것입니다.

참고 자료:

• NumPy 공식 문서: https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.statistics.html
• SciPy 공식 문서: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html