에너지와 함께

※ 학습자료 정리한 내용입니다.더보기https://recipesds.tistory.com/ 통계분석의 재료 - 확률변수통계분석의 원리 - 추정분석결과의 증명 - 검정본격적 통계분석 - 분석통계와 기계학습 - 회귀* 통계 수치화된 자료(데이터) 자체 데이터에 대한 대표적 수치 또는 요약 데이터를 분석하는 방법과 결과 *데이터를 분석한다고 하면 해야 할 것들① 주어진 데이터가 어떻게 생겼는지 알고 싶다.   → 기술통계 (Descriptive statistics)로 데이터셋을 시각화한다. (탐색적 분석)    기술통계 : 주어진 데이터 세트를 설명하고 요약하기 위한 통계 기법-> 위치(모메민)/변이(Box plot)/모양(skew,kurt) 통계량② 주어진 샘플로 모수를 알고 싶다.  → 통계에 기반한 추정..

※ 학습자료 정리한 내용입니다.확률확률 : 0~1 사이의 값. 합은 1확률을 계산하는 문제가 나올 수 있음Q. 전체 중에서 몇번 나왔나?  확률실험 (E) = 확률시행: 다음 3가지를 만족할 때 **결과는 알 수 없음 ex) 동전을 던지면, 앞면이 나올지 뒷면이 나올지 알 수 없음결과로 나타날 수 있는 가능한 경우들은 알고 있음 ex 동전을 던지면, 앞면 or 뒷면이 나옴동일한 실험을 반복할 수 있음 ex) 동전 던지는 실험은 반복 가능표본공간(S: sample)확률시험으로 출현 가능한 모든 결과들의 모임S={H,T} ->  S=동전 던지기 표본공간, H:앞면, T:뒷면사건표본공간의 각 원소들의 부분집합 {H}, {T}근원사건: 어떤 사건이 표본공간 상의 하나의 원소로 구성된 사건 {H} or {T}사건..

※ 학습자료 정리한 내용입니다.기본용어모집단: 통계 분석 방법을 적용할 분석 대상의 전체 집합 모수: 모집단을 분석하여 얻어진 결과 수치. 모집단의 특성을 나타내는 값/변수. 통계적 추론에서 분석자의 최종목표!평균, 분산, 표준편차, 비율 등의 모집단 특성: 모평균(μ, 뮤) . 모분산(σ^2), 모표준편차(σ), 모비율(p)표본: 모집단으로부터 무작위 추출된 일부(sample). 모집단을 대표하는 분석 대상!통계량: 표본을 분석하여 얻어진 결과 수치. 표본들의 함수평균, 분산, 표준편차, 비율 등의 표본의 특성: 표본평균(x^2), 표본분산(s^2), 표본표준편차(s), 표본비율(p^ '피 햇')  모집단    ≫ ≫ ≫    추출(sampling) ≫ ≫ ≫   표본모수      ≪ ≪ ≪      ..