jaegom's study room

************************************************************************************************************ INDEX ** 회귀 분석 ( regression analysis ) 이란? 그리고 전체 관련 분석 방법의 갈래 ** 단순 회귀 분석 ** 회귀 작동 방식 , 공식 유도 (전개 ) ** 최소제곱법 method of least squares 과 OLS ** 조건 (오차항의 정규성, 등분산성, 독립성(시계열 데이터는 durbin watson) , norm qqplot 시각화 ) ** 가설설정 (귀무 가설 : H0:B1 = 0 회귀식의 베타값은 유의하지 않다 , H0:B1 != 0 , 회귀식의 베타 값이 유의하다 ) ..

************************************************************************************************************ INDEX ** 적합도 검정 ** 독립성 검정 ** 동일성 검정 ************************************************************************************************************ 범주형 자료에 대한 통계적 추론 방법 > 언제 어디에서 쓰는지 숙지하여라 > 교차 분석, 카이제곱 분석 등으로 불리기도 한다 * 범주형 자료 ( categorical data ) > 명목 변수라고도 하며 > 관측된 결과를 어떤 속성에 따라 몇 개의 범주로 분..

** 상관관계 ( correlation coefficient ) > 두 변수간의 함수 관계가 선형적인 관계가 있는지 파악할 수 있는 측도, 상관계수 1) 상관계수 -1 =< p 상관계수는 두 변수간 상관관계에 대한 수치일 뿐이다. 실제 그 둘의 상관관계도 그렇다고 확신할 수는 없다. ** 공분산의 경우 (데이터를 - 기대값) / n-1으로 나누어 주어, 단위에 따라 편차가 심했을 수 있지만 상관관계의 경우 공분산을 다시 두 변수의 표준편차로 나누어 주어 편차를 normalization 하는 효과가 있다 ** 표본 상관관계 ( sample correlation coefficient ) , 변수 타입에 맞게 상관계수를 산출해야 한다 * 모수적 상관관계 ( 피어슨 ) .. 모피어스 * 비모수적 상관관계 ( 스..

************************************************************************************************************ INDEX ** 가설이란? 가설과 가설의 종류 ** 제 1종 오류와 2종 오류 ** 가설검정 순서 ************************************************************************************************************ 목표 : 통계학에서의 가설 검정 방법을 이해하고 모형으로 적용할 수 있는 기반 지식 습득하기 ** 가설이란? 가설과 가설의 종류 * 가설 검정 = 가설 hypothesis + 검정 testing * 가설 : 주어진 사실 또는..

************************************************************************************************************ INDEX ** 관련 용어와 개념 ** 점 추정 ** 구간 추정 , 신뢰구간 ** 표본의 크기 결정 ************************************************************************************************************ * 추정 , estimation : 모집단의 모수를 모를 경우 표본으로 추출된 통계량을 모집단의 근사값으로 사용하는 것 * 추정량 , estimator : 표본 평균으로 모평균을 추정할 때 표본 평..

************************************************************************************************************ INDEX ** 모집단과 표본이란? ** 표본 추출 ( sampling ) 이란 ** 표본 추출 기법 ( 사회과학 표집 x ) ** 통계량과 통계 분포 ** 카이제곱 분포 ** 자유도 ** T-분포 ** F-분포 ************************************************************************************************************ ** 모집단과 표본이란? * 모집단 ( Population ) > ..

************************************************************************************************************ INDEX 연속형 확률 분포 ** 확률밀도함수란? ( probability density function ) ** 누적분포함수란? ( cumulative density function ) ** 연속형 확률 분포에서의 균일분포 ( uniform distribution ) ** 정규 분포 ( normal distribution ) ** 파라미터에 따른 정규 분포 모양 비교 ** 표준정규분포 ( standard normal distribution ) -> Z분포 ** 정규 분포의 성질 ** 이항 분포의 정규 분포 근사..

************************************************************************************************************ INDEX 이산형 확률 분포 ** 이산형 확률분포에서의 균등 분포 ( discrete uniform distribution ) ** 베르누이 시행 , Bernoulli trial : 각 시행의 결과가 성공, 실패 단 두가지 결과만 존재하는 시행. ** 베르누이 분포 ( Bernoulli distribution ) ** 이항분포 ( Binomial distribution ) ** 포아송 분포 ( Poisson distribution ) ** 이항 분포의 포아송 근사 ** 포아송 분포의 조건 ** 기하 분포 ** 음..

************************************************************************************************************ INDEX ** 확률 ( 기대값, 분산 , 공분산 ) ** 확률 분포 ************************************************************************************************************ ** 확률 ( 기대값, 분산 , 공분산 ) * 확률 변수란? > random variable, 표본공간에서 각 사건에 실수를 대응시키는 함수 > 확률 변수 값은 하나의 사건에 대해서 하나의 값을 가지며, 실험 결과에 의해서 변한다 > 일반적으로 확률 변..

************************************************************************************************************ INDEX ** 확률 ** 확률과 집합 ** 베이즈 정리 ************************************************************************************************************ ** 확률 ( probability ) > 모든 경우의 수에 대해서 특정 사건이 발생하는 비율. > 대체로 수학 외에서는 0과 1 사이의 소수 혹은 분수나 순열등으로 나타내기 보다는, 0과 100사이의 백분율(%)로 나타내거나 옛날 처럼 할푼리로 나타내기도 한다. ..