Apache Commons Math는 통계 및 수학 기능을 제공하는 Java 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다양한 통계적 검정 기능을 제공하여 데이터 분석 및 통계적 추론 작업을 지원합니다.

이전에 통계적 검정을 수행하는 것은 Java에서 번거로운 작업이었지만, Apache Commons Math를 사용하면 훨씬 간단하고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

1. 일반적인 검정 기능

Apache Commons Math는 t-검정, F-검정, 카이제곱 검정 등과 같은 일반적인 통계적 검정 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터의 평균값, 분산, 상관 관계 등을 효과적으로 분석할 수 있습니다.

// t-검정 예제
TTest tTest = new TTest();
double[] sample1 = {1.2, 1.5, 1.3, 1.7, 1.6};
double[] sample2 = {1.8, 1.6, 1.9, 1.5, 1.7};
boolean tTestResult = tTest.tTest(sample1, sample2, 0.05);

2. 대응표본 검정

특정 조건에 대한 검정을 수행할 때 대응표본 검정이 필요할 수 있습니다. Apache Commons Math는 대응표본 t-검정 및 윌콕슨 부호 순위 검정과 같은 대응표본 검정 기능을 제공하여 이러한 요구를 처리할 수 있습니다.

// 대응표본 t-검정 예제
WilcoxonSignedRankTest wilcoxonTest = new WilcoxonSignedRankTest();
double[] before = {18.1, 17.7, 18.2, 17.8, 18.3, 18.1, 17.6};
double[] after = {18.5, 17.9, 18.6, 18.2, 18.7, 18.4, 17.8};
double wilcoxonPValue = wilcoxonTest.wilcoxonSignedRankTest(before, after, true);

3. 적합도 검정

Apache Commons Math는 주어진 데이터가 특정 분포에 적합한지를 검정하는 기능도 제공합니다. 카이제곱 적합도 검정 등을 통해 데이터의 분포 적합도를 검정할 수 있습니다.

// 카이제곱 적합도 검정 예제
double[] expected = {20, 30, 50};
double[] observed = {18, 33, 49};
ChiSquareTest chiSquareTest = new ChiSquareTest();
double chiSquareTestStat = chiSquareTest.chiSquareTest(expected, observed);

Apache Commons Math는 이 외에도 다양한 통계적 검정 및 수학 기능을 제공하므로, 데이터 분석 및 통계적 추론에 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Apache Commons Math 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

위 예제들은 Apache Commons Math의 기능을 보여주기 위한 간단한 것일 뿐이며, 실제 업무에 활용할 때는 신뢰성과 정확성을 고려하여 적절한 데이터 및 검정 방법을 사용해야 합니다.