빅데이타 & 머신러닝/통계학 이론 6

확률분포에서 T분포의 사용 예제

T분포 and 잡담 지난 주에 확률분포를 보고, 어디다 써먹어야 되는지... 고민이 많았는데.받은 조언은보통 정규분포를 많이 사용하고, T분포나, F분포, 카이제곱 분포는 검정(가설 검증)에 많이 사용한다는 의견이었는데. 오늘 손안의 통계를 보니까는 T 분포 예제가 나옵니다.T 분포는 정규 분포와 형태가 비슷하지만, 중앙의 높이는 더 낮고, 양쪽옆의 높이는 더 높은 형태로데이타 분포가 정규 분포에 비해서 조금 더 산개된 모양을 가지고 있습니다. 어디다 쓰는지 봤더니모집단의 평균이나 분산 값을 알지 못할때, 표본의 평균과 분산으로 모집단의 평균등의 신뢰 구간을 측정하는데 T 분포를 사용합니다. 손안의 통계 33페이지에 보면대졸 신입 사원의 초임 표본 평균을 75만원이라고 하고, 표본 표준편차가 5만원일때,..

표준편차 (standard deviation)에서 편차의 절대값을 사용하지 않고, 편차의 제곱을 사용하는 이유

왜 표준편차에서 절대값을 사용하지 않고, 제곱을 사용할까? 표준 편차는 편차의 제곱의 평균이다. 표준편차는 평균에서 실제 값이 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 것인데, 일반적인 설명들을 보면, 편차가 음수(-) 가 나올 수 있기 때문에 이를 양수화 하기 위해서 제곱을 하였다고 설명을 한다. (특히 인강들...)그렇다면 제곱을 하지 않고 절대값(Absolute)값의 평균을 내면 되지 않을까? 이를 절대편차라고 하는데, 이를 사용하지 않고 제곱을 한 표준 편차를 사용 하는 이유는? 평균편차 = sum(xi-mean(x))/n으로 [ (x1-mean(x)) + (x2-mean(x)) ...]/ n의 형태로 1차 함수의 형태를 띤다. 그래서 평균절대편차의 경우에는, 1차 함수로, 그래프에 대해서 불연속성이 있다..

근대 통계학의 개념과 유례

근대 통계학의 개념과 유례 통계학이란,(네이버 지식 백과 참고)-기술통계학과, 추론 통계학통계학(統計學, statistics)은 주어진 자료에서 합계나 평균과 같이 필요한 정보를 계산하는 등 자료를 수집·정리·요약하는 기술통계학(記述統計學, descriptive statistics)과 표본(자료)에서 얻은 정보를 이용하여 모집단(자료를 뽑은 대상 전체)에 대한 정보를 예측하고 불확실한 사실에 대한 결론을 이끌어 내는 데 필요한 이론과 방법을 제시하는 추론통계학(推論統計學 , inferential statistics)으로 구성되어 있다. 통계학은 표본 그 자체보다는 모집단에 관심을 가지고 일부분으로 전체에 대한 정보를 알아내려고 하는 것이며 이러한 것을 통계적 추론(statistical inference)..

평균,표준편차,분산의 개념

표준 편차의 개념 쉽게 말하면 평균(mean) 에 대한 오차이이다. 즉 , 실제 데이타 값이 평균을 기준으로 할때 얼마나 들쭉 날쭉하냐를 나타내는 것이다. 평균이 m이고, 표준편차가 3이라고 할때, 실제 값은 m+-3 값이라는 것이다. 먼저 편차랑, 원래의 값에서 평균을 뺀 값인데, 편차는 +도 될 수 있고, -도 될 수 있다.그러면 우리가 구하고자 하는 표준편차라는 것은 평균 값이 실제 값에서 부터 얼마나의 오류가 있느냐 인데예를 들어 4개의 데이타가 있을 때 평균을 m이라고 가정하고, 각 값이 m+1,m-2,m+3,m-4 라고 할때편차의 합은 실제로 1+2+3+4=10 이 되야 하지만, 실제 값이 -2,-4 가 있기 때문에, (값-m)을 합한 값으로 계산해보면 1-2+3-4로 전혀 엉뚱한 값이 나온다..