딥러닝 공부방

(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..

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 정리해보았습니다. 7. 수치를 이용한 자료 정리 그래프 같은 시각적 기법은 자료의 특성을 파악하는데 있어 중요한 정보를 제공하지만 그것을 보는 사람에 따라 주관적으로 해석될 수 있습니다. 그렇기 때문에 일반적으로 자료분석의 최종 결과는 자료의 특성을 객관적으로 나타내는 수치로 제시됩니다. 일반적으로 자료의 특성은 자료를 대표할 수 있는 중심위치(central location)와 자료들이 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 산포(dispersion)로 표시된됩니다. 이번 포스팅에서는 수치자료 분포의 중심위치(평균, 표본비율, 가중평균, 기하평균, 조화평균)에 대해서 알아보겠습니다. 7.1 중심위치..