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STUDY/확률과 통계

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비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 (6) 평균, 중간값, 최빈값 내돈내산 강의 내용 정리 유데미의 '비즈니스 분석 및 Data Science를 위한 핵심 통계학 A - Z'https://www.udemy.com/course/data-statistics/?couponCode=JUST4U02223  이전 포스팅 보러가기[STUDY/확률과 통계] - 비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 (5) 왜도 비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 (5) 왜도내돈내산 강의 내용 정리 유데미의 '비즈니스 분석 및 Data Science를 위한 핵심 통계학 A - Z'https://www.udemy.com/course/data-statistics/?couponCode=JUST4U02223  이전 포스팅 보러가기[STUDY/확률과 통계] - 비즈k-wien1589.ti..
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비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 (3) 표준편차 내돈내산 강의 내용 정리 유데미의 '비즈니스 분석 및 Data Science를 위한 핵심 통계학 A - Z'https://www.udemy.com/course/data-statistics/?couponCode=JUST4U02223  이전 포스팅 보러가기[STUDY/확률과 통계] - 비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 - 분포 비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 - 분포내돈내산 강의 내용 정리 유데미의 '비즈니스 분석 및 Data Science를 위한 핵심 통계학 A - Z'https://www.udemy.com/course/data-statistics/?couponCode=JUST4U02223  이전 포스팅 보러가기[분류 전체보기] - 비즈니스k-wien1589.tistory.c..
비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 (2) 분포 내돈내산 강의 내용 정리 유데미의 '비즈니스 분석 및 Data Science를 위한 핵심 통계학 A - Z'https://www.udemy.com/course/data-statistics/?couponCode=JUST4U02223  이전 포스팅 보러가기[분류 전체보기] - 비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 - 연속 vs 불연속 비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 - 연속 vs 불연속내돈내산 강의 내용 정리 유데미에서 아래 강의를 내돈주고 구매해서(할인이길래 냉큼 구매했다) 들으며, 강의 내용을 내 나름 정리해보고자 한다. 나중에 까먹었을 때 읽으면 바로바로 기억날k-wien1589.tistory.com  분포Dstribution분포란 무엇인가?이전 포스팅인 연속 vs 불연속 파..
비즈니스 분석 및 DS를 위한 핵심 통계학_분포 (1) 연속 vs 불연속 내돈내산 강의 내용 정리 유데미에서 아래 강의를 내돈주고 구매해서(할인이길래 냉큼 구매했다) 들으며, 강의 내용을 내 나름 정리해보고자 한다. 나중에 까먹었을 때 읽으면 바로바로 기억날 수 있게끔 강의 이름은, '비즈니스 분석 및 Data Science를 위한 핵심 통계학 A - Z' 이다https://www.udemy.com/course/data-statistics/?couponCode=JUST4U02223 통계학 강의는, 이전에 ProDS 관련 통계 강의를 들었던 것 밖에 없는데, 그건 자격증을 위한 통계학 강의여서 깊이가 좀 얕다는 생각이 들었다. 그리고, 통계학에 대한 필요성도 느끼고 있던 터라, 강의를 찾아보다 알게 되었다. 오늘부터 꾸준히 듣고, 정리하려 한다.   첫 번째 섹션 : 분포 연속..
[ProDS] 14. 모평균 비교에 관한 가설검정(independent two sample t-test) 본 포스팅은 ProDS 필기 강의를 듣고 정리, 요약한 내용입니다. 두 모집단의 모평균의 차이($\mu_1 - \mu_2$) - 두 모집단 $X,\, Y$는 아래 조건들을 만족한다. 1) 서로 독립이고 2) 등분산이며 3) 정규 모집단이다 $$X\sim N[\mu_1,\, {\sigma_1}^2],\quad Y\sim N[\mu_2,\, {\sigma_2}^2],\quad {\sigma_1}^2 = {\sigma_2}^2 = \sigma^2$$ 이 때, $\theta = \mu_1- \mu_2$에 관한 추론은 추정량 $\hat{\theta}=\bar{X_1}- \bar{X_2}$의 표본분포를 이용한다. $\bar{X_1}$ : 모집단 $X$의 표본평균, $\bar{X_2}$ : 모집단 $Y$의 표본평균 ..