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통계 문제 풀이
Добавлен 3 июл 2012
통계학 기초 이론을 공부합니다. 통계직 9급, 7급 공무원 시험 문제의 일부 풀이도 포함합니다.
Topic 6: Spearman의 순위상관분석
“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다.
두 집단의 순위에 대한 상관분석이 Spearman의 순위상관분석이다. Pearson의 상관분석은 관측된 수치에 대한 상관분석인 반면, Spearman의 순위상관분석은 '순위'에 대한 상관분석이다. Pearson의 상관계수와 어떤 관계가 있는지도 공부한다.
강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다.
질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
두 집단의 순위에 대한 상관분석이 Spearman의 순위상관분석이다. Pearson의 상관분석은 관측된 수치에 대한 상관분석인 반면, Spearman의 순위상관분석은 '순위'에 대한 상관분석이다. Pearson의 상관계수와 어떤 관계가 있는지도 공부한다.
강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다.
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Topic 7: 카이제곱을 이용한 적합도 검정
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 표본자료가 주어졌을 때, 모집단의 확률분포가 특정한 형태를 띠고 있는지의 여부를 판단하는 검정 방법이다. 이를 위해 카이제곱분포를 활용하다. 이산이항분포의 사례로 공부한다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 5: Wilcoxon의 부호화된 순위 검정
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 부호검정은 와 -의 개수를 비교하여 검정하므로, 크기의 차이를 감안하지 않는다. 반면에 두 집단 비교에 대한 t-검정은 부호의 개수를 고려하지 않고 크기의 차이만을 고려한다. Wilcoxon의 부호화된 순위 검정은 와 -의 개수와 크기의 차이를 한꺼번에 감안한다. 표본의 크기가 커지면 부호화된 순위 합계가 정규분포에 수렴하므로, 이 분포를 활용한다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 8: 카이제곱을 이용한 독립성 검정
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. '독립'이란 용어에 대한 이해가 필요하다. 예를 들어, '색깔에 대한 선호비율이 남녀 성별에 독립'이란 의미는 '색깔에 대한 선호비율이 남녀 성별이 영향을 주지 않는다', 즉 남녀 차이가 없다는 의미이다. 이 검정을 하려면 카이제곱분포를 활용하다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 3: 부호검정: 모집단이 2개 인 경우
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. Topic 1에서 부호검정에 대해 설명했다. 여기서 모집단의 개수는 1개 였다. Topic 2에서는 모집단이 2개일 때의 부호검정을 다룬다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 4: 순위합검정
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 두 개의 그룹이 있을 때, 어느 그룹의 순위가 높은가? 즉, 순위 평균이 어디가 높은가?에 대한 검정이다. 순위 평균의 비교와 순위합의 비교와 동일하므로 순위합 검정은 순위 평균에 대한 검정이다. 표본의 크기가 크면 순위합이 정규분포에 근사하므로, 이 분포를 활용하여 검정한다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 9: 신경망 (neural netwrok)
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 신경망은 기계학습의 게임체인저이다. 기계학습에서 오랫동안 해결하지 못한 논리함수 문제를 신경망을 사용하여 해결함으로써, 기계학습이 급격히 발전해왔다. 다른 기계학습 알고리즘과 달리 은닉층이 존재한다는 것이 신경망의 가장 특징이다. 이 토픽에서는 신경망에 대한 간략한 설명을 제시하고, backward propagation 등에 대한 설명을 다루지 않는다. 나중에 다룰 예정이다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 11: 자연어 처리
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 자연어란 영어, 한글 등과 같은 언어를 말한다. 즉, 블로그의 글 등을 분석하는 방법이 자연어 처리에 해당된다. 영어 글을 처리하는 방법을 예제를 통해 분석한다. 한글은 교착어라 분석이 다르며 복잡하다. 한글에 대해서는 간략히 소개한다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 2: 부호검정 (sign test)
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 부호검정은 비모수통계학의 한 분석방법이다. 부호란 또는 -를 말하며, 부호검정이란 의 개수 -의 개수보다 많은지 또는 작은지에 대한 검정 등을 포함한다. 이 방법은 모평균이 양이냐 음이냐와 같은 검정 (제8장)과 차이가 있다. 가설의 설정 방법, 검정통계량의 선정, 임계치의 결정 등이 핵심 차이점이다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 10: 모형의 성능 평가
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 회귀분석에서 모형의 성능은 SEE나 결정계수로 측정한다. 연속적인 수치를 다룰 때 이들이 큰 역할을 하나, 0인가 또는 1인가를 다루는 상황에서는 이들의 역할이 거의 없다. 따라서 기계학습에서는 다른 방법으로 모형의 성능을 평가한다. 기계학습에서 오차행렬을 활용하여 성능을 평가한다. 그 외 다른 방법이 있으나, 여기서는 오차행렬만을 이용한다. 이 행력은 통계학에서의 제1종과 제2종 오류를 설명하는 표와 유사하다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 1: 비모수통계학 vs. 모수통계학
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 제11장까지는 모수통계학에 해당된다. 모수인 모평균, 모분산, 모비율에 검정이나 추정 등이 포함된다. 비모수통계학이란 모수가 아닌 다른 거에 대한 검정이다. 이 토픽에서는 비모수통계학과 모수통계학의 차이를 공부한다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 6: KNN (최근접 이웃)
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 기계학습의 한 알고리즘인 KNN의 개념을 공부한다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 8: dendrogram
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. dendrogram은 거리가 가까운 것끼리 그룹화하는 것을 시각적으로 보여준다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 7: K-means clustering
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 기계학습의 한 알고리즘인 K-means clustering의 개념을 공부한다. 거리가 가까운 것끼리 k개의 그룹으로 나누는 기법이다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 9: 신경망(neural network)
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“통계학강의” 시리즈는 통계학과 관련된 토픽에 대해 쉽게 해설합니다. 기계학습의 한 방법인 신경망(neural network)에 대해 공부한다. 이 기법의 특직은 은익층(hidden layer)의 존재이다. 회귀분석이나 SVM에는 없다. 각 노드에서 입력하는 공식과 출력하는 공식을 시행착오의 방법으로 구한다. 공식을 구하는 방법은 다른 토픽에서 설명한다. 강의 순서는 통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사) 제5판을 기준으로 합니다. 질문은 kryoo@naver.com로 보내주세요. 유극렬
Topic 3: CART (classification and regression tree)
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Topic 3: CART (classification and regression tree)
Topic 5: SVM (support vector machine)
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Topic 5: SVM (support vector machine)
훌륭하신 강의입니다. 영어로된 수업을 잘 이해 못해, 선생님 강의 동영상을 접했는데 Type 1 error와 Type 2 error에 대한 이해가 많이 올라갔습니다. 감사합니다.
유용한 자료 감사드립니다. 이 강의는 "통계학: 이해와 응용 (유극렬 박주헌 저, 교문사)" 책을 보면서 들으면 될까요?
수업 너무 좋아요!!!!!
👍 이해가 잘 되네용
고맙습니다
유익한 자료 감사합니다 혹시 제가 따로 궁금한게 있는데 이메일주소 나 연락드릴수 있는 방법이 있을까요
좋은 강의 감사드립니다
진짜 감사해요 😢 꼼꼼하게 설명해주셔서 너무 좋아요
너무 도움되요! 감사합니다!!!
ㅠㅠㅠ대학에서 통계를 배워가지고 따라가기 넘 힘들었는데.. 가뭄의 단비 같은 명강의 감사합니다 교수님
표본공간과 모집단이 어떤 차이가 있는지 잘 모르겠습니다 ㅠㅠ 혹시 설명좀 해주실수 있을까요?
33:40 여기서 알지값 어떻게 0 나오나요? 우변에 100(1+R)*2 실수하신건가요?
이제야 댓글을 보게되어 늦게 답변드립니다. 댓글을 잘 보지 않으니, kryoo@naver.com으로 문의 주시면 빠른 답변드리겠습니다. 님의 말이 맞습니다. 우변을 100(1+R)*2 으로 수정해야 합니다. 오류를 수정해주셔서 감사합니다.
이걸 진작 발견했어야햿는데.... 여태껏 본 강의중에 제일 이해 잘된다
교호작용이 없으면 오차항의 자유도로 넘어간다고 생각하면 되겠군요! 왜 pq(r-1)로 안 나오나 궁금했습니다 항상 잘 보고 있습니다!
와.. 지금 이문제 ㄴ가지고 낑낑대고 있었는데 알파가 0.5보다 큰 구간은 생각을 못했네요 감사합니다
알파는 보통 0.5보다 작으므로, 0.5보다 작은 경우만을 생각하는 건 어찌보면 당연합니다. 통계학을 위한 문제라기 보다는 변별력을 판별하기 위한 문제입니다.
해설이 없어서 힘들었는데 감사합니다 ㅠㅠ
도움이 되셨다니 다행입니다.