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Big Data15

모집단의 추정 방법론, 분산 분석, 상관 분석 본 포스팅에서는 모집단의 추정 방법론, 분산 분석, 상관 분석에 대해 알아보겠습니다. 1. 추정 이론(Estimation Theory) : 통계학과 신호처리의 한 분야로, 표본을 바탕으로 인자(parameter)를 추정하는 학문 이론. 2. 추정 방법론 (Estimation Methodology) MLE(Maximum Likelihood Estimation): 사전 정보가 없는 상태에서, 성능을 최대화하는 인자 추정 방법론 MAP(Maximum A Posteriori): 사전 정보나 그 가정을 바탕으로 하여 성능을 최대화하는 인자 추정 방법론 MMSE(minimum Mean Squared Error): 사전 정보의 평균 제곱근 오차(MSE)를 최소화하는 인자 추정 방법론 최소제곱법(Least Square.. 2022. 2. 2.
데이터 통계 분석- 모집단, 표본, 산술평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 기술 통계, 추측 통계, 확률 변수, 확률 분포 본 포스팅에서는 데이터 통계 분석에 대해 알아보겠습니다. 통계학은 빅데이터 분야에서 꼭 필요합니다. 존재하는 모든 모집단의 데이터를 수집하는 것을 불가능에 가깝기 때문에모집단의 일부 데이터인 표본을 통하여 모집단의 데이터를 추측해 보는 것입니다. 통계(Statics) : 어떠한 표본을 통해 모집단을 추정하는 것 모집단(population): 얻고자 하는 정보의 대상인 목표 전체 집단 (예: 대한민국 전 국민) 표본(Sample): 얻고자 하는 모집단 전체 중 일부 집단 (예: 대한민국 전 국민 중 20~30대). 정부나 공공기관, 설문조사(survey), 실험, 사물/객체 관찰, 현상 관찰 등을 통해 수집합니다. 통계의 종류에는 두 가지가 있습니다. 기술 통계(Descriptive Statics): 표본.. 2022. 2. 1.

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