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에너지 연구를 위한 필요한 표본 수 추정

에너지 분야에서는 연구자가 에너지 효율을 높이거나 소비를 줄이기 위한 새로운 기술이나 이니셔티브의 효과를 평가해야 하는 경우가 많습니다. 이번 연구는 두 가지 에너지 절감 방안, 즉 "Smart Thermostats"와 "LED Lighting"의 효과를 비교하려고 합니다. 두 방안 간 에너지 절감 효과의 유의미한 차이를 검출할 충분한 검정력을 확보하기 위해, 여러분은 파워 분석을 수행할 예정입니다.

pandas as pd, numpy as np, 그리고 from statsmodels.stats.power import TTestIndPower가 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 실험 설계

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연습 안내

  • TTestIndPower 객체를 인스턴스화하세요.
  • 중간 정도의 효과 크기(Cohen's d = 0.5)를 가정하고, 유의수준(alpha) 0.05, 두 집단의 크기가 동일한 조건에서 검정력 0.9를 달성하기 위해 각 집단(Smart Thermostats와 LED Lighting)에 필요한 표본 수를 추정하는 파워 분석을 수행하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Instantiate a TTestIndPower object
power_analysis = ____

# Conduct a power analysis to determine the required sample size
required_n = power_analysis.solve_power(
    effect_size=____, 
    alpha=____, 
    power=____, 
    ratio=____)

print(required_n)
코드 편집 및 실행