머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 - 회귀분석_수학적 개념 이해(2) - 통계적 추론과 검정통계
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AI Study/ML_Basic
위 강의노트는 패스트캠퍼스에서 주관하는 강의를 수강하고 작성한 노트입니다. 통계적 추론 모집단에 대해 알고싶은데 정보가 부족한 경우, 표본으로부터 모집단의 모수를 알아내고자 하는 과정. 점추정(Point estimation) 추정량을 통해 모수를 추정 ex) ${\bar{X}, s^2 \to \mu, \sigma^2}$ 구간 추정(Interval estimation) 일정 신뢰수준 하에서 모수를 포함할 것으로 예상되는 구간을 제시 신뢰수준유의수준($\alpha$)과 구간의 길이는 반비례 대립가설(H1) 입증하여 주장하고자 하는 가설 귀무가설(H0) 대립가설의 반대가설 귀무가설이 아니라는 충분한 증거를 데이터로부터 보임으로써 대립가설을 입증 귀무가설 하에서 통계량의 분포를 아는 것이 검정의 핵심 오류의 종..
머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 - 회귀분석_수학적 개념 이해(1) - 확률과 통계
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위 강의노트는 패스트캠퍼스에서 주관하는 강의를 수강하고 작성한 노트입니다. 통계학이란? 모집단(Population) : 연구의 대상이 되는 모든 개체들을 모은 집합 일반적으로 시간적, 공간적 제약으로 인해 모집단 전체를 대상으로 한 분석은 불가능함 그래서 우리는 일부를 뽑아서 모집단을 대체함 표본(Sample) : 모집단의 일부분의 관측값들 모수(Parameter) : 수치로 표현되는 모집단의 특성. 통계량(Statistic) : 표본의 관측값들에 의해서 결정되는 양 자료의 종류 수치형(양적 자료) 연속형(ex) 몸무게, 키) : 연속적인 수치값 이산형(ex) 전화 통화 수) : 정수로 떨어지는 것들 범주형(질적 자료) 순위형(ex) 학점) : 순서가 있음 명목형(ex) 성별) : 순서가 없음 자료의 종..