metacodem 11

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 표본분포

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다.유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다.페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다.표본 분포: 모집단에서 일정 크기로 표본을 뽑을 때, 그 표본의 통계량의 확률분포 표본평균의 평균과 표준편차 $$\bar{X} = \frac{\sum{x_i}}{n}$$ $$E(\bar{X}) = \mu$$$$Var(\bar{X}) = \frac{\sigma^2}{n}$$ 1. 평균이 μ, 표준편차 σ인 임의의 모집단으로부터 크기 n인 표본에서의 표본평균은 n이 크면 근사적으로 평균이 μ이고 분산은 아래와 같다.$$\f..

수학 2024.07.21

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 통계검정

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다.유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다.페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다.가설 검정설정한 가설이 옳을 때 표본에서의 통계량과 통계량의 분포에서 이론적으로 얻는 특정 값을 비교하여 가설의 기각/채택 여부를 판정하는 방법 가설의 종류1. 귀무가설(H0) : 대립가설과 상반되는 가설로 일반적인 사실을 귀무가설로 설정 2. 대립가설(H1) : 입증하고자 하는 가설 가설설정의 오류1. 제 1종 오류귀무가설을 채택해야 했음에도 이를 기각할 오류 2. 제 2종 오류귀무가설을 기각해야 했음에도 이를 채택할..

수학 2024.07.21

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 통계적 추정(2)

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다.유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다.페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다.모평균의 구간추정(모분산을 아는 경우/ 모르는 경우)신뢰구간을 우선적으로 설정해야함 [알파 : 오차율]90% 신뢰구간 설정시 알파 = 0.195% 신뢰구간 설정시 알파 = 0.05 모평균의 구간추정(모분산을 모르는 경우): t통계량을 사용 표본 표준편차 대신 t분포를 사용하는 것표본 크기가 클 경우 z통계량 사용  P(t >= 1.71) = 0.05라고 할 때 t0.05 = 1.71 이라고 함 정규분포, t분포 모두 ..

수학 2024.07.16

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 통계적 추정(1)

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다.유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다.페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다.통계적 추정표본의 통계량을 기초로 하여 모집단의 모수를 추정하는 방법론 통계적 추정의 종류1. 점추정 : 모수의 단일한 값으로 추측하는 방식, 신뢰도를 나타낼 수 없음2. 구간추정 : 모수를 포함한다고 추정되는 구간을 구하는 방식, 신뢰도를 나타낼 수 있음 불편성 : 모수의 추정량의 기댓값이 모수가 되는 성질유효성 : 추정량이 불편추정량이고 분산이 다른 추정량에 비해 가장 작은 분산을 갖는 성질일치성 : 표본 크기가 커..

수학 2024.07.15

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 연속확률분포(2)

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다.유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다.페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다.카이제곱분포 : 표본분산과 관련된 분포$$Z_1^2 + Z_2^2 + ... + Z_K^2~X^2_{(k)}$$표본분산을 알고 모분산을 추정할 때 사용하는 분포(표본크기 클수록 치우침이 적어진다.) 카이제곱 분포의 특징1. 단봉분포 2. 오른쪽에 꼬리를 가짐 : possivie skew3. 항상 양수값을 가짐 : 표본분산과 관련된 분포이기 때문4. 자유도가 커지면 정규분포에 가까워짐 5. 모분산 추정 및 검정에 활용 :..

수학 2024.07.07

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 연속확률분포(1)

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다.유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다.페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다.연속확률분포(Uniform Distribution) : 연속확률분포 중 가장 간단한 분포 확률밀도함수$$f(X) = \frac{1}{b-1}  a $$기댓값 : (a+b)/2$$$$분산 : \frac{(b-a)^2}{12}$$ 정규분포연속확률분포 중 가장 널리 사용표본을 통한 통계적 추정 및 가설검정이론의 기본 확률밀도함수정규분포를 그대로 사용하지 않고 표준화함표준정규분포화 시킨다고 말함X ~ N(0,1) 정규분포는 많..

수학 2024.07.07

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 이산확률분포

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다.유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다.페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다. 베르누이 시행 : 사상이 두 개 뿐인 시행(성공 or 실패)각 시행에서 성공확률과 실패확률의 합이 1이다.각 시행은 서로 독립(영향을 주지 않는다.) 이항분포 : 베르누이 시행을 반복하는 것  이항확률분포란?베르누이 시행을 반복하여 특정한 횟수의 성공/실패가 나타날 확률 베르누이 시행과 다른 점은 n이 곱해진다는 것이다. (n번 곱해지기 때문) 확률변수 X가 이항분포를 따른다는 수식은 어떻게 쓰는가?$$X~B(n, p..

수학 2024.07.01

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 확률과 확률변수(3)

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다.유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다.페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다.기대값 : 확률변수의 모든 값의 평균 이산확률변수확률변수의 값이 x1, ...이고 X = xi일 확률이 f(xi)일 때,$$\sum_{i=1}^{\infty}x_i f(x_i)$$ 연속확률변수확률변수 X가 [l, u] 구간의 모든 값을 취하고 X의 확률밀도함수가 f(x)일 때,$$E(X) = \int_i^u xf(x)dx$$ 1. 기대값의 성질(a, b는 상수, X, Y는 확률변수)$$E(a) = a$$$$E(aX) =..

수학 2024.07.01

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 확률과 확률변수(2)

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다. 유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다. 페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다.독립사건 : 한 사건의 발생이 다른 사건의 발생 확률에 영향을 주지 않음 사건 A와 B가 독립일 경우, $$P(A \cap B) = P(A) P(B)$$ $$P(A|B) = P(A)$$ $$P(B|A) = P(B)$$ 종속사건 : 한 사건의 발생이 다른 사건의 발생 확률에 영향을 줌 $$P(A \cap B) = P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A)$$ 대부분의 생활속 발생하는 사건은 종속 사건임 모든 사건이 표..

수학 2024.06.23

[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 확률과 확률변수(1)

메타코드는 다양한 AI, 데이터분석 강의, 수학강의를 제공하는 곳입니다. 유튜브, 메타코드 사이트에서 다양한 무료 강의를 제공받으실 수 있습니다. 페이지 내에 다양한 이벤트도 포함되어 있어 AI,데이터 분석에 관심있으신 분들은 강의 수강과 더불어 다양한 이벤트도 참여해보시면 좋을 것 같습니다.확률 : 데이터의 속성을 이해하는데 아주 중요한 툴 1. 표본공간(S) : 랜덤한 현상의 모든 가능한 결과의 집합 2. 사건(혹은 사상, event) : 표본공간의 부분집합 - 합사상 : 합집합 - 곱사상 : 교집합 - 여사상 : 여집합 - 배반사상 : 두 사건의 교집합이 공집합 ex. flipping coin twice 표본공간(S) : {HH, HT, TH, TT} 사건 A : 동전을 두 번 던지는 시행에서 동전..

수학 2024.06.20