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1. 공분산과 상관계수- 산점도 : 두 수치 변수 간에 관계가 있는지를 시작적으로 확인- 두 수치변수 간에 직선관계가 어느 정도인지를 나타내는 통계값 -왼쪽 사진은 x축이 커지면 y축이 커짐 > 양의 관계-오른쪽 사진은 x축이 커지면 y축이 작아짐 > 음의 관계 *고려사항-왼쪽 그림 : $(\overline{x},\overline{y})$(평균)를 중심으로 1과 3사분면에 자료가 많고 길게 분포 > 양수로 표시-오른쪽 그림 : $(\overline{x},\overline{y})$(평균)를 중심으로 2와 4사분면에 자료가 많고 길게 분포 > 음수로 표시$(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})$평균에서 멀어질 수록 직선관계가 명확해짐(값이 커짐) 2. 표본공분산(sample co..
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1. 상수 상수 : 변하지 않는 값 상수를 선언 : final 키워드 사용 package first; public class Helloworld { public static void main(String[] args) { final int MAX_NUM = 100; final float PI = 3.14; PI = 3.15 } } PI의 값은 변하지 않음, 오류 발생 2. 리터럴 : 프로그램에서 사용되는 모든 숫자, 값, 논리 값 (ex. 10, 3.14, 'a', true) -리터럴에 해당되는 값은 특정 메모리의 공간인 상수 풀에 있음 -필요한 경우 상수 풀에서 가져와 사용 -상수 출에 저장할 때 정수는 int, 실수는 double로 저장 -따라서 long이나 float 값으로 저장해야 하는 경우 식별..
package first; public class Helloworld { public static void main(String[] args) { int num = 10; //10진수 int bNum =0B1010; //2진수 int oNum = 012; //8진수 int hNum = 0XA;//16진수 System.out.println(num); System.out.println(bNum); System.out.println(oNum); System.out.println(hNum); } }
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출처 : k-mooc 여인권 교수님, 통계학의 이해11.산포(dispersion, 퍼짐) -자료들이 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 측도 -중심위치가 얼마나 안정적인지에 대한 중요한 정보를 제공◦ 자료가 조밀하게 모임 ⇒ 중심위치의 변동성이 작아짐◦ 자료가 넓게 퍼짐 ⇒ 중심위치(평균)의 변동성이 커짐1) 범위(Range)-자료 중 가장 큰 값과 작은 값의 차이 범위 $$범위 = x_n-x_1-ex 취업률 자료에서 최고 취업률은 91.3%이고 최저 취업률은19.6% ⇨ 범위: 91.3% - 19.6% = 71.7%-최대값과 최솟값에만 영향을 받아 자료 전체의 퍼져 있는 정도 파악 불가2) 사분위(간) 범위(Interquartile-Range)-사분위수(quartile) : 자료를 동일한 비율로 4등분 할 ..
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출처 : k-mooc 여인권 교수님, 통계학의 이해1 1. 표본중앙값(sample median, 표본중위수)- 자료를 크기순서대로 나열했을 때 중간에 있는 값- 순서통계량(order statistics): 표본을 오름차순으로 정렬한 것$$(x_1ex) 8명의 졸업생의 월급 자료 225, 230, 240, 265, 265, 270, 275, 500-표본 중앙값은 $$ (265+265)/2 = 265 $$- 표본 중앙값은 극단적인 값에 영향을 받지 않음- 이상점의 유무에 관계없이 안정적인 중심위치 제공 > 이상점에 로버스트 함- 중앙에 있는 하나 또는 두 개의 값만 사용되므로 자료의 정보를 다 활용하지 못함 2. 중심위치의 사용 (평균과 중앙값 중)-평균과 중앙값 중에서 평균이 중앙값과 유사하다면 평균을 사..
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출처 : k-mooc 여인권 교수님, 통계학의 이해11. 중심위치 1) 표본평균(1)무게중심이란 -일정한 점을 기준으로 양쪽의 거리가 같게 하는 그 점을 무게중심이라고 함 -평균은 일정 값들의 중심이 됨-즉 평균 = 무게중심(2)표본비율 ex)8명의 월급 실수령액250, 275, 260, 265, 265, 270, 400, 235 8명의 수령액 합은 2220만원평균은 2220/8 = 277.5*이상점 -자료 중 400만원ㅇ이라는 값이 다른 자료와 큰 차이가 있어 평균이 커짐-무게 중심으로써 제대로 된 역활을 하지 못함-대부분의 관측값으로 부터 멀리 떨어져 있는 일부 관측값을 이상점이라고 함-이상점의 포함 여부에 따라 표본평균 값에 차이가 크게 남 > 이상점에 로버스트(robust) 하지 않음*이상점이 있..
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출처 : k-mooc 여인권 교수님, 통계학의 이해1 1. 범주화: 계급의 수와 경계값(크기) 결정-계급수 수 결정 :제곱근 방법, Sturges 공식, Rice 공식 등의 공식을 이용하여 분석자가 자료의 특성을 고려하여 결정-계급경계 : 간격(크기)과 시작점과 끝점을 지정. 기본적으로 동일 간격이고 자료의 구조와 설명을 고려해 선택. -50% 이상 취업률을 가지는 학과의 비중 : 1-0.214 = 0.786 (78.6% 학과가 50% 이상의 취업률을 가지는 학과) 2. 그래프를 이용한 자료정리 1) 점도표(dot plot):각 관측값의 우치에 점을 표시하고 같은 관측값이 있는 경우 위로 누적 2) 히스토그램: 수치자료를 특히 연속자료으 분포형태를 표시-계급의 상대도수를 사각형의 면적으로 표시 3) 줄..
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출처 : k-mooc 여인권 교수님, 통계학의 이해11. 도수 분포표(Frequency table): 각 범주에 몇 개의 관책개체가 있는지를 정리한 표-도수(frequency) :범주에 속한 관측개체의 수(=빈도)-상대도수(relative frequency) : 전체 자료 중 해당 범주에 속한 자료의 비율 2. 원도표:원에 각 범주에 해당되는 비율만큼 각도를 분할하여 표시-해당 범주의 각도 = 비율 x 360도-원을 사용하는 이유는 각 범주의 각도의 면적의 비가 항상 동일하기 때문(1/4만큼 그어지면 그것이 면적의 1/4) 3. 막대그래프-차이에 대한 인지 순서: 동일한 척도에서의 위치, 길이, 각도와 기울기, 면적, 부피, 색상과 밀도 순-각 범주의 도수나 상대도수를 막대의 길이로 표시한 그림-동일한 ..
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출처 : k-mooc 여인권 교수님, 통계학의 이해1자료의 종류와 특성-통계분석 방법은 자료의 속성과 분석 목적에 따라 달라짐-분석방법의 적절성 : 분석하고자 하는 자료가 분석방법에서 가정한 조건을 어마나 만족하는지에 따라 결정 -> 자료의 속성에 따른 분류 필요 1.변수(variable)-일변량 자료(univariate data): 하나의 변수만 있는 자료 -다변량 자료(multivariate data): 여러 개의 변수로 이루진 자료 ∙ ->변수들 간 관련성 유무 2. 관측개체(observation, 관측값(치)) -관측개체들 간 관련성 3. 자료의 분류 1) 범주형 자료 (1)명목형 자료(nominal data) :숫자로 바꾸어도 그 값이 크고 작음을 나타내느 것이 아니라 단순히 범주..
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출처 : k-mooc 여인권 교수님, 통계학의 이해11. 확률표본추출 : 모집단을 구성하는 모든 추출단위에 대해 표본으로 추출된 확률을 알 수 없는 추출법 1) ex. 모집 1,2,3,4,5 에서 두 개의 표본이 뽑힐 확률 :2/5 2) 종류단수확률추출, 계통추출, 집락추출, 층화확률추출 등 3) 특징튿정한 표본이 선정될 확률을 토대로 추정오차를 과학적으로 설명 가능 4) 확률표본추출방법 (1) 단순확률추출 (simple random sampling) - 크기가 N인 모집단에서 크기 n인 표본을 무작위로 추출 - 모든 단위들이 표본에 선택될 확률이 동일 - 실제 대규모 조사에서 거의 사용되지 않지만 다른 모든 표본추출방법의 기초가 됨 (2) 계통추출(systematic sampling)..
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출처 : k-mooc 여인권 교수님, 통계학의 이해11. 모집단(population): 조사할 모든 연구 대상들을 모아놓은 집단, 즉 모든 개체들을 모아놓은 집단2. 전수조사: 모집단 전체를 대상으로 하는 조사3. 표본(sample): 모집단으로부터 선택된 일부의 개체 *통계학이란관심 또는 연구의 대상인 모집단의 특성을 파악하기 위해모집단부터 일부의 자료(표본)를 수집하고수집된 표본을 정리, 요약, 분석하요 표본의 특성을 파악한 후표본의 특성을 이용해 모집단의 특성에 대해 추론하는 원리와 방법을 제공하는 학문
현재 대학교에서 컴퓨터공학을 전공하고 있는 대학생입니다. 빅데이터 전문가가 되기 위한 공부 내용들 및 취미 생활인 주식에 관하여 포스팅할 예정이니 참고하실 부분 있으시면 편하게 봐주세요!
