stats_kurtosis 함수를 사용하여 데이터의尖度를 측정할 때 'Non-numeric' 오류가 발생하는 원인은, 함수에 전달한 데이터가 숫자가 아닌 문자열 또는 불일치한 데이터 타입일 수 있습니다.
해결 방법은 다음과 같습니다.
1. 데이터를 확인하여 숫자가 아닌 데이터를 제거하거나, 문자열을 숫자로 변환하는 작업을 수행합니다.
2. 데이터 타입을 확인하여 일치하는 데이터 타입을 사용하여 함수를 호출합니다.
데이터의尖度를 측정할 때, 데이터가 정규 분포를 따르는지 확인하는 방법은 다음과 같습니다.
1. Shapiro-Wilk 검정을 사용하여 정규성 검정을 수행합니다.
2. Q-Q 플롯을 사용하여 정규성 검정을 수행합니다.
데이터의尖度를 측정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. stats_kurtosis 함수를 사용하여尖度를 측정합니다.
2. skewness 함수를 사용하여 왜도(왜도)를 측정합니다.
결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.
1.尖度의 값이 0에 가까울수록 정규 분포를 따르는 데이터입니다.
2.尖度의 값이 0보다 크면, 데이터가 두꺼운 꼬리(꼬리가 두꺼운)를 가지고 있습니다.
3.尖度의 값이 0보다 작으면, 데이터가 얇은 꼬리(꼬리가 얇은)를 가지고 있습니다.
예를 들어, 다음과 같이尖度를 측정할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
python
import numpy as np
from scipy import stats
# 데이터 생성
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
#尖度 측정
kurtosis = stats.kurtosis(data)
print("尖度:", kurtosis)
# 정규성 검정
shapiro_test = stats.shapiro(data)
print("Shapiro-Wilk 검정:", shapiro_test)
# Q-Q 플롯
stats.probplot(data, dist="norm", plot=plt)
plt.show()
이 예제에서는尖度를 측정하고 정규성 검정을 수행한 후 Q-Q 플롯을 사용하여 정규성 검정을 수행합니다.
2025-04-01 05:47