딥러닝 공부방

R을 이용해서 모비율을 추론해보겠습니다. (신뢰구간, 가설검정, 표본크기결정) 이론은 여기에서 확인할 수 있습니다. 1. 데이터 입력 n

(k-mooc 통계학의 이해2, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 구간추정에 기반한 표본크기결정 방법을 알아보겠습니다. 모비율 추론을 하는데 있어 주의해야 할 사항을 알아보겠습니다. 1. 모비율 추론 모비율을 추론할 때는 성공확률에 관심을 갖는 베르누이 확률을 이용합니다. 점추정량은 다음과 같이 구할 수 있습니다. 모비율($\theta$)를 표본비율(P)로 추정한 것입니다. 또한 평균과 같은 형태이므로 표본크기가 클 때 중심극한정리를 이용할 수 있습니다. 정규근사는 다음과 같은 조건이 있습니다. 2. 모비율의 구간추정 모비율의 구간추정하는 방법을 알아보겠습니다. (1) 중심축량을 구합니다. (2) 신뢰기준을 설정하고 신뢰구간을 구합니다. (3) 미지모수($\theta$)가 포함되어 있..

R을 이용하여 가능도 함수를 그리고, 신뢰구간을 시각화 해보겠습니다. 1. 가능도 함수 그리기 X~B(10,theta)인 이항분포에서 가능도함수를 그려보도록 하겠습니다. 이상분포의 확률질량함수는 다음과 같습니다. 가능도함수는 다음과 같습니다. $\theta$에 관심을 갖은 함수입니다. # 가능도함수 생성 # x : theta, y : x L

(k-mooc 통계학의 이해2, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 구간추정의 주요개념과 과정을 알아보겠습니다. 1. 구간 추정 구간추정은 미지의 모수가 포함될 것으로 기대하는 범위를 확률적으로 택하는 과정입니다. 관심모수가 $\phi$라고 하면 구간추정에서는 아래 식과 같이 $\phi$를 포함할 확률이 1-$\alpha$인 구간 [L, U]를 구합니다. $$P(L < \phi < U) = 1 - \alpha$$ 여기서 [L, U]를 신뢰구간(confidence interval)이라고 합니다. L과 U는 확률변수로 이를 유도하는데 점추정량이 중심적 역할을 합니다. 또한 100(1-$\alpha$)%를 신뢰수준(confidence level)이라고 합니다. 2. 모평균 $\mu$에 대한 ..

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해2, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 1. 통계학이란? 관심대상인 모집단 1에서 표본을 추출하여 표본의 성질을 도출 한뒤에 통계적 추론으로 모집단 2라는 가상의 대상을 만듭니다. 모집단 1과 모집단 2를 최대한 비슷하게 만드는 것이 중요합니다. 2. 통계적 추론 - Statistical inference 통계적 추론은 모집단에서 추출된 표본을 이용하여 모집단의 특성 또는 모수에 대해 추측하거나 특성에 대한 가설의 옳고 그름을 결정하는 과정을 의미합니다. 3. 통계적 추론의 종류 (1) 모집단에 대한 가정 여부에 따른 통계적 추론의 분류 a. 모수적 추론(parametric inference) b..