degrees_of_freedom 인자는 분산분석에서 자유도와 유사한 개념입니다. 그러나 분산분석에서 자유도는 두 집단 간의 차이를 비교할 때 사용되는 통계량의 자유도입니다. 반면, stats_cdf_noncentral_t 함수의 degrees_of_freedom 인자는 t 분포의 자유도입니다.
t 분포는 두 집단 간의 평균 차이를 비교할 때 사용되는 통계량의 분포입니다. degrees_of_freedom 인자는 t 분포의 자유도에 해당하며, 일반적으로 분산분석에서 사용되는 자유도와 같습니다. 그러나 degrees_of_freedom 인자는 t 분포의 자유도에만 해당하며, 분산분석에서 사용되는 자유도와 동일한 의미는 아닙니다.
degrees_of_freedom 인자는 함수의 결과에 영향을 미칩니다. t 분포의 자유도는 함수의 결과에 직접적으로 영향을 미치기 때문입니다. 자유도가 증가할수록 t 분포는 표준 정규 분포에 가까워지며, 자유도가 감소할수록 t 분포는 더 넓어집니다.
stats_cdf_noncentral_t 함수의 사용법은 다음과 같습니다.
- degrees_of_freedom: t 분포의 자유도
- df: degrees_of_freedom 인자의 약자
- noncentral_t: t 분포의 비중앙값
- cdf: cumulative distribution function (cdf) -累积 분포 함수
예를 들어, degrees_of_freedom 인자가 10인 경우, stats_cdf_noncentral_t 함수는 t 분포의 자유도가 10인 경우의 cumulative distribution function을 반환합니다.
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python
import scipy.stats as stats
# degrees_of_freedom 인자가 10인 경우
result = stats.cdf_noncentral_t(5, 10, 0, 1)
print(result)
이 예제에서는 degrees_of_freedom 인자가 10인 경우의 cumulative distribution function을 반환합니다.
2025-03-15 17:46