This is Heestory

1. 평균, 편차, 분산, 표준편차 평균: 산술평균, 표본을 모두 더한 후 해당 표본의 수로 나눈 값 편차: 하나의 변량이 평균으로 부터 얼마나 떨어져 있는가르 나타내는 값. 각각의 변량에서 평균을 뺀 값을 의미함. 표준편차: 흩어짐에 대한 정도. 분산을 제곱한 값이다. 분산의 양의 제곱근으로 표준편차가 작은 것은 평균값 주위의 분산의 정도가 작은 것을 나타낸다. 기호는 다음과 같이 나타낸다. 2. 자유도와 불편추정량 자유도와 불편 추정량을 이해하기 위해서 먼저 표본 분포에 대한 개념을 알아야한다. 표본분포 : 표본통계량(sample statistic)의 확률분포 이다. 표본통계량이란 표본평균이나 표본분산처럼 표본의 특성을 나타내는 대표값을 말한다. 모집단의 특성을 나타내는 대푯값인 모수(paramete..

확률 - 특정 사건이 일어날 가능성의 척도 조건부 확률 -사건 A가 일어났다나는 가정 하의 사건 B의 확률 - P(B|A) -두 사건 A, B가 서로 독립일 때, A and B 는 P(A) * P(B) 3. 분산, 표준편차, 백분위수 -편차 = 데이터 값 - 데이터들의 평균값 (데이터값) - (데이터들의 평균값) - 분산=확률 변수의 흩어진 정도 =편차 제곱 합을 데이터의 갯수로 나눈 값 Var[X] = E [(X-μX)2] = = σX2 - 표준편차=분산에 루트를 씌운 값 - 백분위수= 전체가 100이라고 볼때, 전체의 몇퍼센트인가?

Introduction 통계학 책을 추천을 받아서 미루다 미루다 결국 드디어 읽어보겠다고 결심을 했다. 책은 Gareth James - 'An Introduction to Statistical Learning' 라는 책이다. 통계학, 머신러닝이나 데이터분석쪽을 공부하는 사람들이라면 알고있을지도 모르겠지만 An Introduction of Statistical Learning이라는 책이다. 책을 훑어보니 R을 이용한 실습도 종종 있어보이고 자세히 설명한거 같아 통계학 기초를 잡기에 좋아보여 선택하게 되었다. 그럼 지금부터 Chapter 2 시작!!(Chapter 1은 introduction이라서 포스팅은 건너뜀) Chapter2. Statistical Learning 우리는 통계를 통해서 어떤 인과관계를 ..