bohyuncho
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4 years ago 처음에... 과제를 근거로 코딩 어떻게 했는지를 같이 넣고 정리하려고했는데.. ;ㅅ;..
Open bohyuncho opened 4 years ago
bohyuncho
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4 years ago 처음에... 과제를 근거로 코딩 어떻게 했는지를 같이 넣고 정리하려고했는데.. ;ㅅ;..
데이터 전처리 및 EDA(Data Preprocessing and EDA) 정리가 끝나기도 전에, 시간이 벌써 이렇게 됬네요...~시간 너무 빠르다 ㅠ~
기본으로 알아야 할 부분만 요약으로 적어두고, 나중에 더 넓게 공부할수 있도록 관련 자료들도 링크해두려해요.
처음 글을 보고
"갑자기 통계라니요? 데이터 사이언스에 왜 통계가...?"라는 분도 있을 거고,"당연히 필요하지! 그래, 내가 필요한 걸 잘 적어놨을까?"라는 마음으로 보는 분도 있을 거에요.전자면 그대로 봐도 괜찮고요.(환영해요!)
~만약 후자시면 코린이(Coding+어린이)라ㅠㅠㅠㅠ 다른걸 보시는게 나을것같...~
해당 자료는 지속적으로 업데이트 되는 이론 요약본입니다.
목차
시작하기전에
통계가 왜 필요한가요?
'DS는 데이터를 근거로 설득하는 사람'이라고 생각하는 분들껜 통계에 필요성을 굳이 말하지 않아도 아실거라고 생각합니다. 다만, 그럼에도 불구하고,
굳이?라는 생각을 갖고있는 분들을 위해 간단히 알려드립니다.+) 2-02 Chapter 01 통계학의 이해 1 (통계학을 공부하는 이유) : 제대로 시작하는 기초통계학 통계학 전공자에게 듣는 데이터 분석 이야기
1.기초 통계(Basic Statistics)
2. 가설 검정(Hypothesis Testing)
기술 통계치
count, mean, 등 데이터를 설명하는 값(통계치)
추리 통계치
전체 모집단을 통계적으로 진행하기엔, 자원에 한계가 있기 때문에, 일부분 샘플을 통해서 모집단에 대한 통계치를 추정 하는 과정
표본 평균의 표준 오차
T- test
T통계치를 사용하는 것으로 평균이 어느정도 유의성을 가지고 있는지 확인 할수잇음
The T-test Process:
1) 귀무 가설 (Null Hypothesis) 를 설정 𝐻0:𝜇=𝑥¯ 𝜇= 모집단의 평균 𝑥¯= 표본의 평균
2) 대안 가설 (Alternative Hypothesis) 를 설정 𝐻1:𝜇≠𝑥¯
3) 신뢰도를 설정 (Confidence Level) :
+) 2-28 Chapter 07. 가설검정 (미리 알고 학습하면 훨씬 편해요.)
3.신뢰구간(Confidence Intervals)
4.베이지안 추론(Bayesian Inference)
Correlation(상관관계)
Covariance(공분산)
유의확률(P-value)
중심극한정리(Central Limit Theorem)
T-검정(T-test)
카이제곱검정(Chi-square tests)