확률분포2 [ML을 위한 수학] 02. 이상형 확률분포 & 연속형 확률분포 이산형 확률분포 베르누이 시행(Bernoulli trial) 임의의 결과가 '성공(1)' 또는 '실패(0)'의 두가지 중 하나인 실험 ex) 동전 던지기, 소비자가 물건 구입 여부등 가능한 결과가 두가지라면 되는 것. 이항분포(Binomial Distribution) 성공확률이 p인 베르누이 시행을 독립적으로 n번 시행했을 때 성공한 횟수의 분포 ex) 동전을 n번 던져 앞면의 횟수 기대값(Expectation) : np 분산(Variance) : np(1-p) 다항분포(Multinomial Distribution) 다하시행 : 1회의 시행결과로 나올 수 있는 범주가 3개 이상 되는 확률 실험. K개 범주의 다항 시행을 n번 반복했을 때, 각 범주가 나타나는 횟수의 분포. ex) 주사위 n번 던져 각 눈.. 2020. 3. 21. [ML을 위한 수학] 01. 통계학 & 확률 통계학이란 모집단(Population) : 연구의 대상이 되는 모든 개체들을 모은 집합 일반적으로 모집단 전체를 대상으로한 분석은 불가능 표본(Sample) : 모집단의 일부분 모수(Parameter) : 수치로 표현되는 모집단의 특성. 통계량(Statistic) : 표본의 관측값들에 의해서 결정되는 양. 추정량(Estimator) : 모수를 추정하고자 하는 목적을 지닌 통계량. 표본평균 표본분산 표본분산 n - 1 로 나누는 이유는 분산을 계산할 때 모평균이 아닌 표본 평균을 사용했기 때문에 오차를 줄이기 위해서이다. 자료의 종류 수치형(양적자료) 연속형(몸무게, 키등) 이상형(전화 통화 수등) 범주형(질적자료) 순위형(학점) 명목형(성별) 자료에 따라 행하는 분석이 달라진다. 자료의 요약 - 수치 중.. 2020. 3. 21. 이전 1 다음
