DS and stats

선형회귀: 내가 만든 모델과 실제 데이터 사이의 오차가 정규분포가 되도록 가정하고 모델을 만드는 데이터 분석 기법 분산분석: 표본집단의 차이가 우연한 오차인지 아니면 어떤 요인에 의한 차이인지를 검정하는 분석 기법 p-value: 가정하게 만든 모델과 실제 관측된 데이터 사이의 차이와 관련된 확률 p-value의 예시: 유의수준은 임의로 정해지는 데, 95%수준의 0.05로 정했다고 하자. 이 때, p-value가 0.75라면 p-value의 값이 크기 때문에 귀무가설을 참이라고 채택할 수 있다. 반대로, p-value < 유의수준인 경우에는, 귀무가설을 기각하여 대립가설(우리가 증명하고자하는 가설)을 채택할 수 있다. 중심극한정리: 통계학의 근간, 모집단과 표본집단 평균사이의 오차에 대한 원리. 표본 ..