DS and stats

안녕하세요, 오늘은 논문 주제 정하기에 대하여 얘기를 해보려고 합니당 2학기부터는 논문 주제를 정하고 제안서와 literature review를 써야했는데 논문 주제와 해당 지도 교수가 우선 크게 15개 정도 정해지고 그 중에서 순위를 매기면 학과에서 조정 후에 할당해주는 시스템입니당 다행히 저는 1순위였던 교수님의 주제인 time-to-event가 할당이 되었습니당 첫 미팅에서는 Applied survival analysis using R이라는 책을 추천해주시면서 한 챕터씩 리뷰하는 식으로 2주에 한번 미팅을 하기로 했고, time-to-event 데이터에 대한 설명을 해주셨다지요 time-to-event는 일반적으로 사건이 발생한 시간부터 분석을 시작하는데, 크게 engineering과 healthc..

관찰 연구는 무작위실험(randomised experiment)가 비윤리적이거나 실행불가능한 경우일 때, 노출 및 결과..?(treatment와 effects)사이의 관계를 실증적으로 조사하는 것이다 잘 디자인된 관찰연구는 가능한 비슷하고 간단한 무작위 실험과 닮았다. 실험과 다르게, 결과는 연구 설계 이전에 관측값으로 존재할 수도 있다. 즉, 존재가 아닌, 어떻게 사용하고 검토할 것인지 따라 분석의 방향을 정해야한다. 인과추론은 데이터로부터 원인-효과 관계가 있는지, 있으면 얼마나 있는지를 추론하는 것이다. 예를 들어, 기술에 대한 정부의 지출과 교수형에 대한 연관성를 찾으려고 한다고 가정해보자. => 정부가 기술에 대한 예산을 삭감하면 교수형이 줄어야한다는 시점을 가지는 것이다. 말도 안됨. 왜 말도..

2022.03.11 - [Data science - sem 2/Statistical design of investigation] - 통계 실험 디자인하기 - CRD(Completely Randomised design) 지난 번에 이어서, (means model) $$ Y_{ij} = \mu_i + \epsilon_{ij} $$ 여기서 \( \epsilon_{ij} \) 의 평균이 0이기 때문에 \(E[X] = \mu_i \) 가 된다. 이제 \( \mu_i = \mu + \tau_i \)를 이용하여 선형모델을 만들어보자. (treatment model) $$ Y_{ij} = \mu + \tau_i + \epsilon_{ij} $$ \( \mu_i \) 가 treatment의 영향을 안받는 모든 변수들의 ..

Statistics: the science of collecting, analysing, and drawing conclusions from data. 데이터 수집하는 방법: 1. Sampling surveys: 공적 조사 없이 유한한 모집단의 특징을 추정하는것이 목적 2. Observation studies and Experiments: 모집단에서 두 개 이상의 측정된 변수간의 관계를 결정 eg. 흡연과 폐암발생 간의 관계(흡연, 폐암 발생횟수는 이미 측정된 변수이고 우리가 할 일은 관계를 결정하는 것 우리는 2에 초점을 맞춰서 Observation studies 와 Experiments의 차이를 알아보자. Observation studies: 자연적인 환경에서 관찰된 데이터이고, 그래서 원인과 효과를..