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통계학9

수리 통계학의 선형 회귀 요약 III. 선형 회귀 A. 단순 선형 회귀 최소 제곱법 추정자의 속성 회귀 매개변수에 대한 추론 B. 다중 선형 회귀 최소 제곱 방법 추정자의 속성 회귀 매개변수에 대한 추론 C. 진단 및 모델 선택 잔차 분석 영향력 있는 관측치 모델 선택 기준을 요약하면 다음과 같습니다. 선형 회귀는 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 기법입니다. 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링하며, 다중 선형 회귀는 둘 이상의 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. A. 단순 선형 회귀 최소 제곱법 최소 제곱법은 회귀 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계를 가정하고, 이 관계를 설.. 2023. 2. 20.
수리통계학 통계적 추론 요약 II. 통계적 추론 A. 포인트 추정 포인트 추정 방법 포인트 추정기의 속성 최대 가능성 추정 B. 간격 추정 신뢰 구간 가설 테스트 유의 수준 및 p-값 C. 베이지안 추론 베이지안 정리 및 사후 분포 사전 분포 및 사후 추론 베이지안 모델 선택 D. 적합도 테스트 카이제곱 검정 콜모고로프-스미르노프 테스트 내용을 요약하면 다음과 같다. A. 포인트 추정 포인트 추정 방법: 포인트 추정이란 모집단에서 추출된 표본을 이용하여 모집단의 특성치인 모수(parameter)의 값을 추정하는 것을 말합니다. 대표적인 포인트 추정 방법으로는 표본평균, 표본비율 등이 있습니다. 포인트 추정기의 속성: 포인트 추정기의 성질은 불편성, 일치성, 효율성 등이 있습니다. 불편성이란 추정량의 기댓값이 모수와 같은 성질을 말하.. 2023. 2. 20.
수리 통계학 중 확률 이론 요약 I. 확률 이론 A. 집합 이론과 기본 개념 B. 확률 공리와 법칙 C. 조건부 확률과 베이즈 정리 D. 확률 변수와 확률 분포 E. 기대, 분산 및 모멘트 F. 공동 확률 분포 및 독립성에 대하여 요약하면 다음과 같다. A. 집합 이론과 기본 개념: 확률 이론은 집합 이론의 개념을 기반으로 합니다. 집합은 원소(element)의 집합을 의미하며, 기호 {}를 사용하여 나타냅니다. 또한 원소가 속하는 집합을 나타내기 위해 ∈ 기호를 사용합니다. 예를 들어, 원소 a가 집합 A에 속한다면, a∈A로 나타낼 수 있습니다. B. 확률 공리와 법칙: 확률은 가능한 사건(event)에 대해 수치적으로 측정된 불확실성의 정도를 의미합니다. 확률 공리는 이러한 확률의 수학적 정의를 제공합니다. 확률 공리는 다음과 같.. 2023. 2. 20.
벌거벗은 통계학 제가 읽은 "벌거벗은 통계학"은 Larry Ullman, Chris Johnson, Chuck Lam의 공동 저서로, 번역은 김두환, 윤기범, 홍성필, 안병관의 번역팀이 맡았습니다. 이 책은 통계학의 기본 개념과 원리를 수학적인 공식이나 이론을 사용하지 않고 쉽게 설명하려는 목적으로 쓰였습니다. 책의 구성은 총 8장으로 이루어져 있습니다. 첫 번째 장에서는 통계학이 무엇인지, 왜 중요한지, 어떻게 사용되는지 등에 대해 설명하고 있습니다. 두 번째 장에서는 데이터의 수집과 정리에 대해 다루고 있으며, 세 번째 장에서는 데이터의 시각화에 대해 설명합니다. 네 번째 장에서는 기술 통계학, 다섯 번째 장에서는 확률에 대해 다루고 있습니다. 여섯 번째 장에서는 통계적 추론, 일곱 번째 장에서는 회귀분석에 대해 설.. 2023. 2. 20.
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