Tree RIver

확률 구하는 총 세가지 방법 1. 분포의 밑넓이 분포의 밑넓이를 이용하여 확률을 구할 수 있다. 모평균, 표준편차를 이용하여 표준화를 진행한 후에 해당 값을 표준점수로 변경하면 분포의 밑넓이를 구할 수 있다. 2. 표준정규분포표 표준화를 진행하여 구한 표준점수까지의 밑넓이는 표준정규분포표를 보면 바로 구할 수 있다. 3. 표준정규분포표의 특성 표준정규분포표의 특성은 밑넓이가 1이고 좌우대칭이다. 표준정규분포표 보는법 표준정규분표포의 가로 및 세로축은 우리가 원하는 z값을 나타낸다. 세로축(index)은 z값을 소수 첫째 자리까지 나타내었으며, 소수 둘째자리(header)는 가로축에 나타나 있다. 그리고 표 안에는 그 z값에 해당하는 확률, 즉 P(0 내 추론이 맞다 는 결론을 도출할 수 있다. 추론이란,..

조건간 차이 검증 " 통계를 통해 다양한 조건에서 확인 " 샘플의 기술통계 -> 객관적 방법이 아니며, 잘못 판단할 가능성이 높음 정확히 어느정도 차이가 있어야 있다고 할지, 차이값에 대한 객관적 정의 필요 애매한 요구조건, 애매한 차이 해결 방법 " 추론을 통해 해결 " 월요일 매출 모집단 μ1 ——> 샘플링 ——> 월요일 매출 표본 x(바)1 모집단 간 차이 μ1 - μ2 표본 간 차이 x(바)1 - x(바)2 화요일 매출 모집단 μ2 ——> 샘플링 ——> 화요일 매출 표본 x(바)2 추론의 정확성 " 추론은 맞을 수도 있고 틀릴 수도 있음 " 객관적으로 추론이 맞았는지 확인하는 방법 "내가 한 계산이 틀릴 확률로 계산할 수 있음" 틑릴 확률이 높다 = 내가 한 추론이 틀릴 확률이 높음 -> 옳바른 ..

데이터 분석을 공부하기 전 알아야할 기본 통계 지식 모집단 원래 알고 싶은 데이터 전체 ( 현실적으로 이 데이터는 존재하지 않는다. ) 표본 모집단에서 일부만 뽑아낸 부분 데이터 샘플링 모집단에서 표본을 뽑는 과정 표집수(N) 샘플링한 데이터의 개수 랜덤 샘플링 표집 시에 어떠한 기준을 두지 않고 무작위로 추출하는 과정 분산/표준편차 구하는 목적 데이터의 각 수치들이 평균에 수렴하는지, 아니면 넓게 흩어져 있는지 그 정도를 알려고 하는 것 편차 평균에서 각 데이터까지의 거리(차) 분산 편차제곱의 평균 표준편차 분산의 제곱근 분산/표준편차와 데이터와의 관계 분산 또는 표준편차가 크면 데이터는 평균에 수렴되지않고 넓게 퍼져있는 형태, 분산 또는 표준편차가 작으면 데이터는 평균에 수렴 bias(편향) 특정 기..