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STUDY/Statistics20

분산(variance), 표준편차(standard deviation) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 분산(variance)은 자료가 퍼져 있는 정도를 나타나는 통계값이며, 편차의 제곱합을 통해 구할 수 있습니다. 원래 자료의 측정 단위가 제곱이 되기에, 이를 조정하기 위해 분산에 제곱근을 취한 통계값이 표준편차(standard deviation)입니다. 오늘은 분산과 표준편차에 대해서 살펴보려고 합니다. CHAPTER 1. '분산(variance)과 표준편차(standard deviation)' 선행 지식 CHAPTER 2. '분산(variance)과 표준편차(standard deviation)' 정리 CHAPTER 3. '분산(variance)과 표준편차(standard deviation)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '분산(variance)과 표준편차(standard .. 2022. 1. 16.
왜도(skewness), 첨도(kurtosis) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 통계분석은 모집단의 중심 위치를 기준으로 대칭(symmetric)이라고 가정합니다. 이에 따라 통계분석의 적절성은 대칭이란 가정을 해당 자료가 얼마나 만족하고 있는지에 따라 영향을 받습니다. 이러한 모집단의 대칭성을 확인하기 위해, 왜도(skewness) 그리고 첨도(kurtosis)를 활용합니다. 오늘은 수치자료 분포의 형태를 알아보는 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)에 대해서 알아보겠습니다. CHAPTER 1. '왜도(skewness), 첨도(kurtosis)' 선행 지식 CHAPTER 2. '왜도(skewness), 첨도(kurtosis)' 정리 CHAPTER 1. '왜도(skewness), 첨도(kurtosis)' 선행 지식 '왜도와 첨도'에 앞서서, 자료 분.. 2022. 1. 15.
산포(Dispersion) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 산포(Dispersion)는 자료들이 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 측도​입니다. 자료의 분포가 조밀한 경우에는 중심 위치(평균)의 변동성이 작아지고, 넓게 분포된 경우에는 중심 위치의 변동성이 커집니다. 오늘은 산포(Dispersion)에 대해서 알아보겠습니다. STEP 1. '중심 위치' 개념 ​ STEP 2. '범위 (Range)과 사분위(간) 범위 (Interquartile-Range)' 개념 ​ STEP 3. '표본분산 (Sample variance), 표본표준편차 (Sample standard deviation)과 표준화 (Standarization)' 개념 ​ STEP 4. '변동계수 (Coefficient of variation) ' 개념 STEP 1. '중심 위치'.. 2022. 1. 14.
결합 분포 (Joint distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 결합 분포 (joint distribution)는 두 개 이상의 확률변수들을 동시에 고려한 확률분포입니다. 이번에는 두 개 이상의 확률변수들을 고려한 확률 구조인 결합 분포에 대해서 정리하고자 합니다. CHAPTER 1. '결합 분포 (joint distribution)' 선행 지식 CHAPTER 2. '결합 분포 (joint distribution)' 정리 CHAPTER 1. '결합 분포 (joint distribution)' 선행 지식 '결합 분포'에 앞서서, '확률변수, 이산확률변수, 연속확률변수'에 대해 내용 정리가 필요한 분들은 이전에 발행한 글을 참고해주시기 바랍니다. 2022.01.14 - [DATA_ANALYSIS/통계 (Statistics)] - 확률변수 (Rand.. 2022. 1. 14.
이산확률변수 (Discrete random variable), 연속확률변수 (Continuous random variable) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 이산확률변수 (discrete random variable)는 확률변수 X가 유한하여 셀 수 있는 확률변수입니다. 이산확률변수의 예로 '주사위를 던질 때 나올 수 있는 수'와 '한 개의 주사위를 두 번 던질 때 눈금의 합' 등으로 확률변수가 6개, 11개로 유한하기 때문입니다. 반면에, 연속확률변수 (continuous random variable)는 확률변수 X가 어떤 범위에 속하는 모든 실수로 무한해서 셀 수 없는 확률변수입니다. 연속확률변수의 예로 '시간', '학생의 평균 키' 등으로 연속적인 숫자, 무한한 경우 등과 같이 셀 수 없는 경우가 있습니다. 오늘은 이산확률변수와 연속확률변수에 대해서 정리하려고 합니다. CHAPTER 1. '이산확률변수, 연속확률변수' 선행 지식 .. 2022. 1. 14.
확률변수 (Random vairable), 확률분포 (Probability distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 표본공간의 값을 실함수로 표현한 것을 확률변수 (random variable)라고 하며, 확률변수에서 표본공간의 값에 대한 확률을 표시한 것을 확률분포 (probability distribution)라고 합니다. 오늘은 확률변수 (random variable)과 확률분포 (probability distribution)에 대해서 정리해보려고 합니다. CHAPTER 1. '확률변수, 확률분포' 선행 지식 CHAPTER 2. '확률변수 (probability variable)' 정리 CHAPTER 3. '확률분포 (probability distribution)' 정리 CHAPTER 1. '확률변수, 확률분포' 선행 지식 '확률변수, 확률분포'에 앞서서, '확률 (probability)'.. 2022. 1. 14.
독립 사건 (Independent event) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 사건 A가 일어나는 것에 상관없이 사건 B가 일어날 확률이 일정할 때, A가 B에 영향을 안 주고 B가 A에 영향을 주지 않는다면, 두 사건 A, B는 서로 독립이라 하고, 서로 독립인 두 사건을 독립 사건 (Independent events)이라고 합니다. 독립 사건에 대해서 살펴보고자 합니다. CHAPTER 1. '독립 사건 (Independent event)' 선행 지식 CHAPTER 2. '독립 사건 (Independent event)' 정리 CHAPTER 3. '독립 사건 (Independent event)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '독립 사건 (Independent event)' 선행 지식 '독립 사건'에 앞서서, '확률'과 '조건부 확률'에 대해 내용 정리가.. 2022. 1. 14.
조건부 확률 (conditional probability) 정리, 공식, 구조 안녕하세요, HELLO 조건부 확률은 원래의 확률 함수를 P라고 할 때, 확률 실험에서 새로운 정보 또는 조건(A)이 추가되었을 때, 사건 B의 확률을 P(B|A)라고 합니다. 이번에는 새로운 조건 (condition) 또는 사건 (event)가 발생하여, 새로운 표본 공간에서 발생하는 사건에 대한 확률인 조건부 확률 (conditional probability)에 대해서 살펴보려고 합니다. CHAPTER 1. '조건부 확률 (conditional probability)' 선행 지식 CHAPTER 2. '조건부 확률 (conditional probability)' 정리 CHAPTER 3. '조건부 확률 (conditional probability)' 공식 및 구조 CHAPTER 1. '조건부 확률' 선행.. 2022. 1. 13.
확률 (Probability) 정리, 공식, 구조 안녕하세요, HELLO 확률(Probability)은 특정 사건이 일어날 가능성을 나타내는 비율로, 0과 1사이로 1을 넘을 수 없고, 음수가 될 수 없습니다. 확률 1은 사건이 항상 일어나는 것을 의미하고, 확률 0은 절대로 일어나지 않음을 의미합니다. 오늘은 확률(Probability)에 대해서 알아보고자 합니다. CHAPTER 1. '확률' 정리 CHAPTER 2. '확률의 공리적 정의' 정리 CHAPTER 1. '확률' 정리 1. 확률의 고전적 정의 확률을 정의하는 역사적인 방법은 동전 던지기, 주사위 등처럼 유한한 표본공간에서, 가능한 모든 실험 결과들이 확률로 나타나는 경우를 뜻합니다. 고전적 정의에 따라 사건 A의 확률을 고전적 확률이라고 하며, 표현하면 아래와 같이 나타납니다. 표본공간에 .. 2022. 1. 13.
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