쉽게 풀어 쓴 29가지 통계 개념(29 Statistical Concepts Explained in Simple English)
이 자료는 데이터 과학과 관련된 특정 주제에 대한 연재물이며, 다룰 주제는 다음과 같다. 회귀분석, 군집화, 신경망, 딥러닝, 의사결정나무, 앙상블, 상관관계, 파이썬, R, 텐서플로우, SVM, 데이터 축소, 피쳐 선택, 실험 계획법, 교차검증, 모델 피팅 등. 이 글을 계속 받아보려면 DSC 에 가입하길 바란다.
- 통계학에서의 10% 조건이란 무엇인가?
- 통계학에서의 68, 95, 99.7 법칙
- 절대 오차(Absolute Error)와 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)
- 정확도(Accuracy) 와 정밀도(Precision)
- ADF – Augmented Dickey Fuller Test
- 수정된 $R^2$: 무엇에 사용하는 것인가?
- Akaike’s Information Criterion(AIC) 의 정의와 공식
- NCOVA: 공분산분석(Analysis of Covariance)
- 평균으로부터 양쪽으로 떨어진 z-값 사이의 넓이
- 통계학에서의 넓이에 대한 원칙
- RMA 모형
- Z 값 오른쪽의 면적 (찾는 방법)
- 산술 평균(Arithmetic Mean): 산술 평균의 정의와 이를 구하는 방법
- 독립성 가정
- 정규성 가정과 정규성 검정
- 회귀분석에 대한 가정과 조건들
- 기여위험도(Attributable Risk) 와 기여비율(Attributable Proportion): 정의와 예시
- 자기회귀 모형: 정의와 AR 과정
- 평균 - 정의와 평균을 구하는 방법
- 평균 편차 (평균 절대 편차, Average Absolute Deviation)
- 내부 요소간 평균 상관관계 (Average Inter-Item Correlation): 정의와 예시
- 균형 설계와 비균형 설계: 정의와 예시
- Bartlett’s Test: 정의와 예시
- Bayesian Information Criterion(BIC) 와 Schwrz Criterion
- 베이즈 이론 문제와 정의, 그리고 예시
- 정규 곡선: 정의
- Benjamini-Hochberg Procedure
- 베르누이 분포: 정의와 예시
- Bessel 의 상관관계: 왜 분산과 표준 편차를 계산할 때 N-1 을 사용하는가?
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