Stories About AI and Data Technology
1. 통계학 기초 1. 통계학의 중요성 및 응용 분야 통계학은 데이터를 통해 세상을 이해하고 예측하는 강력한 도구입니다. 현대 사회는 데이터의 홍수 속에서 살고 있으며, 이러한 환경 속에서 통계학은 더욱 중요해졌습니다. 데이터는 지식을 생성하고 의사결정 과정에 필수적인 근거를 제공합니다. 통계학은 이러한 데이터를 분석하고 해석하여, 복잡한 현상을 이해하고 미래를 예측하는 데 필수적인 역할을 합니다. 2. 의사결정에서의 역할
1. 표본분산과 표본편차의 개념 통계학에서 표본분산과 표본편차는 데이터 집합의 변동성을 측정하는 핵심적인 도구입니다. 이들은 데이터가 평균값으로부터 얼마나 퍼져 있는지를 나타내며, 이를 통해 데이터 집합의 일반적인 특성을 이해할 수 있습니다. 2. 표본분산이란? 1. 표본분산의 정의 표본분산은 주어진 데이터 집합 내에서 각 데이터 포인트가 평균값에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 측정하는 통계적 척도입니다. 수학적으로, 표본분산은 각 데이터 포인트와
1. 표준오차와 표준편차 개념 이 글에서는 통계학의 두 중요한 개념인 ‘표준편차(Standard Deviation)’와 ‘표준오차(Standard Error)’에 대해 집중적으로 다루고자 합니다. 이 두 용어는 종종 혼동되곤 하지만, 각각 매우 다른 의미와 용도를 가지고 있습니다. 표준편차는 데이터가 평균값에서 얼마나 퍼져있는지를 나타내는 척도입니다. 이는 데이터 집합의 변동성을 측정하는 데 사용되며, 데이터의 일관성과 예측 가능성을 이해하는 데 중요한 도구입니다. 반면, 표준오차는
1. 표준 편차란 무엇인가? 1. 정의 및 의미 표준 편차는 통계학에서 매우 중요한 개념으로, 데이터 집합 내의 변동성 또는 분산도를 측정하는 데 사용됩니다. 간단히 말해서, 표준 편차는 데이터 포인트들이 평균(또는 기대값)으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 수치입니다. 데이터 값이 평균에 가까울수록 표준 편차는 작아지고, 데이터 값이 평균에서 멀리 퍼져 있을수록 표준 편차는 커집니다. 표준 편차를 통해
1. 통계에서 R² (결정 계수)의 중요성 통계학, 데이터 과학 분야에서는 예측 모델의 정확성과 신뢰성을 평가하기 위해 다양한 방법과 기술을 사용합니다. 이러한 방법 중 하나가 바로 ‘결정 계수’, 즉 R²입니다. R²는 모델의 설명력을 나타내는 지표로, 예측 모델이 얼마나 데이터에 잘 부합하는지를 수치적으로 보여주는 지표입니다. 특히 선형 회귀 분석에서 R² 지표의 역할은 매우 중요합니다. 여기서는 R²의 기본