헷갈릴때마다 틈틈히 와서 복기하고 있습니다...! 8:28 -> "오즈를 정규분포와 연결하는 다리" 라는 얘기가 정확하게 와닿지 않습니다. 로짓함수의 중앙부분 (p=0.5)부근의 그래프가 선형성이 강하기 때문에 정규분포의 중앙부와 닮았고, 그 선형성을 활용해서 선형 회귀를 통해 해석에 도움을 받을 수 있기는 하지만, 그 외에 다른 부분들에 대해서는 위 명제가 해당되지 않는데, 너무 확대 해석하는게 아닌가 싶기도 하구요. 즉, 중앙부에 약간 비슷한 부분이 있다고해서 그걸 정규분포와 연결지어서 생각하는게 1종 오류를 범하고 있는게 아닌가요!?
안녕하세요! 도박을 이용하면 이렇게 되겠죠. 영상에서도 말씀드렸지만, 정말 수학에 대한 기초가 많이 부족하다고 가정하면 애초에 확률이라는 걸 이해하기가 어렵습니다. 유치원 다니는 애들 개념에서 생각을 해보면 "숫자가 0이 작고 100이 큰거지!" 라고 생각하지, 0과 1사이에 값이 있고, 분자는 일어날 확률이고~ 분모는 전사건이고~ 어쩌고~ 이런거 자체를 이해 못하는 상황인거죠. 그런 정도의 수개념을 가진 사람이 더 이상 추가적인 학습없이 성인이 되어 경마를 한다고 해보겠습니다. "고니"와 "곽철용" 두 마리 말이 경기를 합니다. 고니 승률은 75프로, 곽철용 승률은 25프로 라고도 얘기할 수 있겠지만, 고니가 이길 오즈는 3/1이고 곽철용이 이길 오즈는 1/3이라고 표현할 수도 있습니다. 그리고 보통 표현할 때 고니 오즈는 3:1이라고 쓰고 곽철용 오즈는 1:3 이라고 씁니다. 이말은 고니는 4번 경기하면 3번 이기고 곽철용은 1번 이긴다. 이렇게 말해주는 것이죠. 이렇게 오즈는 정말 프랙티컬한 이유때문에 사용되었다... 정도로 정리하면 어떨까요? 그리고 로짓이 정규분포를 따르게 되는 건 시뮬레이션보다 더 기가막히게 아는 방법이 있습죠.
오즈 또 까먹어서 왔는데 표준편차 때처럼 간절할 때 보니까 더욱 좋았네요!! 좋은영상 감사합니다. -근데 또 올 것 같아서 와드 좀 남겨놓을께요- 오즈 : 확률을 실수범위로 확장 // 방법 : 선택한 사건의 확률(P)/ 선택사건의 실패확률(1-P) 로짓 : 정규분포 (오즈의 ln) [독립변수] 로짓 역함수 = 시그모이드함수 : 선택한 사건 확률(P)를 출력하는 함수 [종속변수] ㄴ 시그모이드함수:모델 -> 함수(출력)값_cut-off -> 한개 변수의 이진분류 + 다중분류 k개_변수 즉, 각각에 대한 이진분류로서의 로짓값을 하나의 함수(확률_P` ) 안으로 통합시키는 작업 ㄴ 방법 : 로짓을 (e^logit)로 변환하여 확률P를 조건부확률P`로 정리하여 일반화 = 소트프맥스 함수
![[인공지능 특강] 5강. 회귀와 손실함수](http://i.ytimg.com/vi/OcpUsAHNFgU/mqdefault.jpg)
![로지스틱회귀분석(Logistic regression, Logit regression) with SPSS [자막]](http://i.ytimg.com/vi/xHWBOrX-hl8/mqdefault.jpg)
로짓함수는 log(오즈비) 가 아닌 log(오즈) 아닌가요? 조금 헷깔리네요 ㅠㅠ
Ah... log(odds) 맞아요 제가 뭔가에 홀렷던듯. ㅈㅅ
@@asdf7722 빠른 피드백 감사드립니다. ^^
헷갈리게해드려서 ㅈㅅ합니다
와 설명 너무 잘하시네요.. 제가 오즈비를 처음 배웠을때가 10년전인데 그떄도 이해 안가고 지금도 이해 한가는 걸 이렇게 설명들으니 진짜 이해가 되네요..
이런 깔끔한 설명 처음이야! 😻
고마워 🐱
우와.. 이해가 정말 잘됩니다 감사합ㄴㅣ다!
정말 깔끔한 설명과 자료감성에 홀딱 반해서 좋아요와 구독 누르고 가요 :)
헉 감사합니다
감사합니다!!
오즈랑 오즈비랑 log(오즈) 영어자료만 주구장창 찾다가, 이 영상보고 확 이해됐습니다 ㅠㅠㅠㅠ!! 감사합니다!!
우와... 깔끔한 설명 감사드립니다.
엌ㅋ 감사합니다
감사합니다
헷갈릴때마다 틈틈히 와서 복기하고 있습니다...!
8:28 -> "오즈를 정규분포와 연결하는 다리" 라는 얘기가 정확하게 와닿지 않습니다.
로짓함수의 중앙부분 (p=0.5)부근의 그래프가 선형성이 강하기 때문에 정규분포의 중앙부와 닮았고,
그 선형성을 활용해서 선형 회귀를 통해 해석에 도움을 받을 수 있기는 하지만,
그 외에 다른 부분들에 대해서는 위 명제가 해당되지 않는데, 너무 확대 해석하는게 아닌가 싶기도 하구요.
즉, 중앙부에 약간 비슷한 부분이 있다고해서 그걸 정규분포와 연결지어서 생각하는게 1종 오류를 범하고 있는게 아닌가요!?
설명 미쳤다...감사합니다.
아 학과 전공필수에 통계학 딱 하나들어있는데 이해 하나도안됐는데 도움 많이받고 가요
전필에 잇다는게 끔찍하네요. 큰 산 잘 넘으시길.
2:50 도박을 이용한 예도 궁금합니다. 7:42 로짓이 정규 분포 따르는거 시뮬레이션으로 보여주시면 안될까요? 확률-오즈-오즈비-로짓으로 변형되는 과정이 길다보니 로지스틱리그레션의 결과 해석을 어떻게 해야할지 궁금합니다!
안녕하세요! 도박을 이용하면 이렇게 되겠죠.
영상에서도 말씀드렸지만, 정말 수학에 대한 기초가 많이 부족하다고 가정하면 애초에 확률이라는 걸 이해하기가 어렵습니다.
유치원 다니는 애들 개념에서 생각을 해보면 "숫자가 0이 작고 100이 큰거지!" 라고 생각하지, 0과 1사이에 값이 있고, 분자는 일어날 확률이고~ 분모는 전사건이고~ 어쩌고~ 이런거 자체를 이해 못하는 상황인거죠.
그런 정도의 수개념을 가진 사람이 더 이상 추가적인 학습없이 성인이 되어 경마를 한다고 해보겠습니다.
"고니"와 "곽철용" 두 마리 말이 경기를 합니다.
고니 승률은 75프로, 곽철용 승률은 25프로 라고도 얘기할 수 있겠지만, 고니가 이길 오즈는 3/1이고 곽철용이 이길 오즈는 1/3이라고 표현할 수도 있습니다.
그리고 보통 표현할 때 고니 오즈는 3:1이라고 쓰고 곽철용 오즈는 1:3 이라고 씁니다.
이말은 고니는 4번 경기하면 3번 이기고 곽철용은 1번 이긴다. 이렇게 말해주는 것이죠.
이렇게 오즈는 정말 프랙티컬한 이유때문에 사용되었다... 정도로 정리하면 어떨까요?
그리고 로짓이 정규분포를 따르게 되는 건 시뮬레이션보다 더 기가막히게 아는 방법이 있습죠.
오즈 또 까먹어서 왔는데
표준편차 때처럼 간절할 때 보니까 더욱 좋았네요!! 좋은영상 감사합니다.
-근데 또 올 것 같아서 와드 좀 남겨놓을께요-
오즈 : 확률을 실수범위로 확장 // 방법 : 선택한 사건의 확률(P)/ 선택사건의 실패확률(1-P)
로짓 : 정규분포 (오즈의 ln) [독립변수]
로짓 역함수 = 시그모이드함수
: 선택한 사건 확률(P)를 출력하는 함수 [종속변수]
ㄴ 시그모이드함수:모델 -> 함수(출력)값_cut-off -> 한개 변수의 이진분류
+ 다중분류
k개_변수 즉, 각각에 대한 이진분류로서의 로짓값을 하나의 함수(확률_P` ) 안으로 통합시키는 작업
ㄴ 방법 : 로짓을 (e^logit)로 변환하여 확률P를 조건부확률P`로 정리하여 일반화 = 소트프맥스 함수
와드 ㄱㄱㄱ
표준편차와 표준오차의 차이 강의도 부탁드립니다~ 표준오차도 결국은 평균의 표준편차인데 왜 이름이 다른지 궁금해요!
배우신 분이군요? 표준 오차.. 어려운 개념입니다. 그런데 제가 표본평균이 분포를 갖는 이유 라는 영상을 올린게 있는데 그거보시면 바로 쌉 이해 가능하십니다.
만약 안되시면 소인 머리를 바치겠습니다요 헤헤
@@asdf7722 앗! 봤는데 거의 이해가 가지만 그래도 약간 모자른 것 같아요! 머리를 내어주실 수 있을까요?
@@hyo-junghan4510 ㄷㄷㄷㄷㄷㄷ... 올렸습니다.. ruclips.net/video/50_PzXRV_vE/видео.html
@@asdf7722 전 두개 개념이 같은 줄 알았는데 달랐군요!! 영상 링크 감사합니다
+표집분포에서의 표준편차.. 전 이해했습니다. 머리를 붙여드릴께요~~
오즈에 대한 정의가 제가 알던 지식하고 다르네요.
제가 아는 오즈는 승률인데요.
가령 A팀과 B팀에 건 금액이 100원:5원 일때 100/5 = 20 이 되고, 20이라는 숫자가 승률 즉 오즈가 된다고 알고 있는데요.
지이이ㅣ야..!!