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https://school.programmers.co.kr/learn/courses/15007/lessons/121682 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr - [PCCE 모의고사 2] 10번 문제 문제 설명 머쓱이는 '생명 게임'이라고 알려진 프로그램을 만들려고 합니다. 생명 게임은 2차원 보드에서 이루어지며, 각각의 칸은 0이 저장된 죽은 칸이거나 1이 저장된 살아있는 칸입니다. 이때 자기 자신의 값과 주변 이웃한 칸들의 값에 따라 다음 세대에서 각 칸의 값이 정해집니다. 머쓱이가 만든 생명 게임의 규칙은 다음과 같습니다. 살아있는 칸 주변..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/15006/lessons/121431 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr - [PCCE 모의고사 1] 10번 문제 문제 설명 애너그램(Anagram) 이란 주어진 단어를 이루는 문자의 위치를 뒤바꾸어 새로운 단어를 만드는 것을 말합니다. 애너그램을 이용해 암호화, 복호화를 하려고합니다. 암, 복호화할 단어와 애너그램 테이블이 주어집니다. 애너그램 테이블은 단어를 암호화한 후의 문자들의 위치가 저장되어 있습니다. 예를들어 문자열 "Hello"를 암호화 할 때, 애..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/15006/lessons/121337 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr - [PCCE 모의고사 1] 2번 문제 문제 설명 문제 설명 정수가 담긴 변수 num이 주어졌을 때, num의 값이 양수인지, 0인지, 음수인지 판별하는 프로그램을 만들려고 합니다. 프로그램이 올바르게 작동하도록 빈칸을 채워주세요. num이 양수인 경우 "양수입니다"가 출력됩니다. num이 0인 경우 "0입니다"가 출력됩니다. num이 음수인 경우 "음수입니다"가 출력됩니다. 제한사항 -2..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/15006/lessons/121336 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr - [PCCE 모의고사 1] 1번 문제 문제 설명 초기 코드는 정수 num1과 num2를 합한 값을 출력하는 코드입니다. print(num1 + num2)의 출력 결과가 300이 되도록 한 줄을 수정해 보세요. (위 코드 에디터의 '▶' 버튼을 눌러 코드를 실행해 보세요! 오른쪽 콘솔창을 통해 코드의 실행 결과를 볼 수 있습니다.) - [PCCE 모의고사 1] 1번 해설 이 문제는 파이썬 ..

이왕 t-검정에 대해 다루는거 대응 표본 t-검정 (paired samples t-test)까지 가 볼까? 대응 표본 t-검정은 같은 집단을 두 번 측정하는데, 첫 번째는 처치를 하지 않은 다음 측정하는 것이고, 두 번째는 처치를 한 다음에 측정하는거야. 어떻게 보면 우리가 배우는 가설 검정에 제일 적합한 검정이 되겠지? 단일 표본 t-검정에서는 알려진 모집단으로부터 표본을 추출해서 처치한 다음 알려진 모집단의 평균과 표본의 평균이 같은지 분석했잖아? 일반적으로 사람들이 7개의 단어를 회상할 수 있으니(M=7) 20명을 추출해서 파이소스티그민을 투약한 다음 관측한 평균(m)을 모집단과 비교해보자! 이거였지. 대응 표본 t-검정은 과정 하나가 추가되어서 모집단으로부터 표본을 추출하는데, 표본을 추출하자마자..

우리는 모집단으로부터 무선적이고 독립된 단일 표본을 추출한 다음, 단일 표본이 모집단으로부터 나왔는지 알아보았어. 평균을 통해서 말야. 모집단의 평균이 7(M=7)일 때, 표본의 평균도 7(m=7)이라면 표본이 모집단과 별 차이가 없는 것이고, 이는 처치 효과가 없다는 뜻이 되겠지? 반면 표본의 평균이 7이 아니(m≠7)라면 모집단으로부터 추출한 표본에 무언가 달라진 점이 있다는거잖아? 처치 효과가 있다는 뜻이 될거야. 이런식으로 가설을 검정하였고, 특히 스튜던트의 t-분포를 활용해서 가설을 검정했는데, 이를 t-검정 이라고 했지. 그리고 이왕 t-검정에 대해 배우는 김에 이번에는 전혀 관계가 없는 두 독립 표본에 대해 비교해 볼거야. 만약 한영고등학교 학생들의 평균 키가 171.4cm이고, 배재고등학교..

그런데 만약 표본 집단의 데이터가 존재한다면 어떨까? 우리는 표본 집단의 평균과 표준 편차를 아예 정해 놓았지만 집단으로 존재한다면? sample = [8.73, 4.01, 6.89, 10.52, 7.74, 11.41, 13.18, 10.83, 8.54, 8.15, 8.39, 8.66, 8.48, 7.32, 5.2, 9.01, 5.86, 8.62, 5.3, 11.26] 위의 표본 집단은 내가 임의로 만든 리스트야. 평균이 약 8.4(m≒8.4)이고 표준 편차는 약 2.3(s≒2.3)이지. 아래의 코드를 통해 확인해 볼 수 있어. 만약 이 표본 집단이 평균이 7(M=7)인 모집단으로 부터 무선적이고 독립적으로 추출되었을때, t 분포를 활용한 가설 검정, 즉 t 검정을 어떻게 할 수 있을까? - 단일 표본 ..

이번에는 두 번째 목표를 가볼까? ② 표준 편차(S)를 알 수 없는 모집단으로부터 표본을 추출해서 t값을 관측 후 활용 표준 편차를 알 수 없는 모집단은 만들수가 없으니.. 일단 우리가 만들어 놓은 평균이 7(M=7)이고 표준 편차가 2(S=2)인 모집단을 만들어 놓고 시작할게. 대신 표준 편차 2는 모른다고 가정하는거야. 알아도 모른척 하는거지~ 그런 다음 모집단으로부터 표본의 크기가 20(n=20)인 표본을 무선적으로 추출할거야. 이 표본을 가지고 가설 검정을 할건데 귀무 가설과 대립 가설을 정해놓고 시작하면 좋겠지? 통계적 가설 귀무 가설 H0 : 표본의 평균(m)은 모집단으로부터 나온것이다. 즉, 약물이 효과가 없다. 대립 가설 H1 : 표본의 평균(m)은 모집단으로부터 나온것이 아니다. 즉, 약..