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[데이터 사이언스를 위한 통계학] 자료의 유형과 요약
이진 데이터 특정 사건의 발생 유무와 같이 단 두 가지 값으로 이루어진 데이터 이진 데이터들의 평균은 비율로 표시됨. 긍정/부정 메시지 프레이밍 같은 데이터를 긍정적/부정적 의미를 나타내는 결과로 전달하는 것 ex) 5% 사망률 == 95% 생존률 정보 전달을 정확히 하기 위해서는 결론을 긍정/부정 메시지 프레이밍 모두를 사용해서 표현하고 절대적인 숫자와 상대적인 요약을 모두 제공하는 것이 중요함. 막대그래프와 점 그래프 범주형 자료 Categorical Variable 범주형 변수: 두 개 이상의 범주(Category)를 값으로 가지는 변수 순서가 없는 범주: 국적, 성별 순서가 있는 범주: 계급 일련의 그룹으로 묶인 숫자들(BMI 기준 비만 측도) 파이차트 사람의 눈은 면적의 차이를 식별하지 쉽지 않..
[데이터 사이언스를 위한 통계학] 자료 수집
전통적인 통계학 과목 개요 자료의 소개와 요약 통계량 확률과 확률분포 표본분포 각종 검정 방법(𝑡,𝑍, 𝜒 2 ,𝐹) 실제 사용 사례 데이터 사이언스를 위한 통계학 실제 문제를 통한 동기유발 데이터 시각화와 탐색적 자료 분석 데이터를 통해서 알아낼 수 있는 지식에 집중(내재되어 있는 편향, 인과관계 등) 모형과 알고리즘 확률 이론 기반의(예측에 관한) 불확실성의 근거 제시 PPDAC Problem-Plan-Dana-Analysis-Conclusion 통계학자들이 통계적 절차를 사용하여 문제를 어떻게 해결하는지 나타낸 통계적 사고 과정을 모델링한 것. 연구 설계 실험군: Treantment group 대조군: Control group 반응 변수: Response variable 설명 변수: Explanat..