녕녀기의 실험일지

본문으로 안녕하세요. 녀기입니다. 정말 오랜만에 포스팅입니다!!! (하지만 항상 오랜만이었죠) 포스팅을 하는 이유는 보통 오답 노트입니다(?) 이미 한 분야에서 달인급이신 분들은 좋은 개념을 설명하겠지만, 데린이에게 있어서 포스팅은 그저 오답 노트일 뿐이라구욧!! 그래서 어쩌면... 분석을 하는 과정에서 실수를 저질렀을 수도 있는 그 개념을 다시 한번 잡으려고 합니다. (같은 실수를 반복하지 않기 위해) (이번 포스팅은 t-검정에 대한 기초를 알려드리는 것이 아니고, 저의 부족한 이해를 돕기 위해 적는 글이기에 다소 이해할 수 없거나 수학적으로 오류가 있는 부분이 있을 수도 있습니다. 댓글 남겨주시면 시정하겠습니다. 죄송합니다. 사랑합니다♥) 그럼 들어가 보시죠!!! (참고 블로그 링크는 아래) http..

안녕하세요. 녀기입니다. 오늘은 알바를 가기 전에 포스팅을 빠르게 진행해 보도록 할게요~~ ( 하지만 그리 빠르지 않을 수도 있습니다(?) ) 목차 개념 적용 1. 개념 0. X의 평균(Xbar) = 독립인 확률변수 X1, X2,....., Xn이 같은 분포를 따른다고 할 때, Xi의 평균을 μ라고 하고 X1, X2,....Xn의 평균을 다음과 같이 둠 Xbar = (X1 + X2 +...+ Xn) / n 1. 큰 수의 법칙(Law of Large Number) : n이 커질 수록 Xbar의 값은 μ에 가까워짐 2. 중심 극한 정리(Central Limit Theorem) : n이 커질 수록 Xbar는 정규 분포의 평균 m과 가까워지며, Xbar의 확률 분포는 정규 분포에 가까워짐 동전을 던져 앞면이 나..

안녕하세요. 녀기입니다. 오늘도 하던 일이나 마저 해 보죠. 습관이 되기 위해서 노력해 봅시다! 렛츠 고도리~~ 목차 개념 적용 1. 개념 1. 상관 계수(피어슨) 추정과 검정 : 2변량의 모집단에서 크기 n인 표본 데이터를 추출함. 이 때 모집단의 상관 계수를 ρ, 표본 데이터의 상관 계수를 r이라 정의함 추정 : 모집단의 상관 계수 ρ의 95% 신뢰 구간은 다음과 같음 {(e^2a)-1 / (e^2a)+1} ≤ ρ ≤ {(e^2b)-1 / (e^2b)+1} ( 단, a = (1/2)ln{(1+r)/(1-r)} - {1/√(n-3)}*1.96, b = (1/2)ln{(1+r)/(1-r)} + {1/√(n-3)}*1.96 ) 검정 : ρ = 0일 때, T=r√(n-2) / √(1-r²) 는 자유도 n-2..

목차로 안녕하세요. 녀기 입니다. 휘몰아치는 지식의 소용돌이 속 태풍의 눈에 자리잡고 싶지만 사실은 이리저리 휘둘리고 있죠(?) 언젠가는 만날 수 있는 고요함을 위해 오늘도 공부와 정리하시죠!! (으...약간 오글거려요ㅋㅋㅋㅋ) 으아 파이팅!! 목차 개념 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient) 스피어만 순위 상관 계수(Spearman Rank Correlation Coefficient) 켄달 순위 상관 계수(Kendall Rank Correlation Coefficient) 적용 1. 개념 0. 상관 계수(Correlation Coefficient) : 서로 대응 관계에 있는 두 변량 데이터 x, y의 관계를 상관 관계라고 하며, 상관 관계는 x, y 간에 얼마나 선..