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로버스트 회귀와 비선형 회귀분석2025.11.171. 로버스트 추정량 로버스트 추정량은 모형의 기본 가정(독립성, 등분산성, 정규성 등)의 성립 여부에 민감하지 않은 추정량입니다. 특히 정규성 가정이 성립하지 않아 자료의 분포가 정규분포보다 두터운 꼬리를 가질 때 특이값이 나타날 가능성이 증가합니다. 좁은 의미의 로버스트 추정량은 특이값에 덜 민감한 특성을 가지며, 중심위치 추정 시 중앙값이 표본평균보다 로버스트한 특성을 보입니다. 2. 보통최소제곱추정량(OLSE) 보통최소제곱추정량(OLSE)은 특이값에 민감한 추정량입니다. 이는 값들의 차이를 제곱하여 더 크게 증폭시키는 제곱합...2025.11.17
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점2025.05.141. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 측정과 실험 등에서 수집한 자료의 정리, 표현 및 요약과 해석 등을 통해 자료가 가지는 특성을 규명하는 통계적 방법입니다. 즉, 수로 측정된 부분과 현상 등을 요약 및 설명하는 역할을 하는 통계학의 분야입니다. 기술통계에서는 모집단과 샘플을 구분하지 않으며, 확보한 데이터 자체에 의미가 있습니다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 특정한 실험의 발견에 있어서 신뢰성과 일반성 등을 결정하는 절차에 해당합니다. 추론통계에서는 모집단과 ...2025.05.14
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정2025.05.081. 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 최대 우도 추정은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 모델의 매개변수 값을 찾는 과정으로, 우도 함수를 최대화하는 매개변수 값을 추정합니다. 이 방법은 데이터가 주어진 상황에서 가장 가능성이 높은 모델의 매개변수를 선택함으로써 최적의 예측을 수행하는데 도움을 줍니다. 2. 확률 모델링 확률 모델링은 다양한 분야에서 데이터 분석과 예측에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 데이터로부터 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 ...2025.05.08
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보건의료통계 완벽 요약 정리본2025.01.161. 통계학의 기본개념 통계란 사람이나 사물, 사건, 사회적 현상 혹은 자연상황을 숫자로 구체화하여 나타낸 것으로 객관적인 자료를 기초로 정확하게 계산하고 판단해서 위험률을 줄이는 것이다. 통계학은 수집된 자료를 표, 도표, 숫자 등으로 요약정리하는 방법인 기술통계학과 기술통계가 기초로 한 추측통계학으로 나뉜다. 추측통계학은 모집단으로 얻은 정보를 바탕으로 모집단의 특성에 대해 추론하는 절차를 다룬 분야이며 추정과 가설검정으로 나눌 수 있다. 2. 보건의료통계 보건의료통계 분야에서는 국가나 사회집단의 보건과 관련된 분야의 수준이나 ...2025.01.16
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 1 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 모델링하는 방법입니다. 일반적으로 미리 정의된 수학적 모델을 사용하며, 해당 모델의 파라미터를 추정하는 것이 목표입니다. 모수적 방법은 데이터가 적을 때에도 좋은 성능을 보이지만, 데이터의 분포가 모델의 가정과 정확히 일치해야만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 2. 비모수적 추정 비모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 제한하지 않고, 유연한 모델링을 수행합니다. 주어진 데이터에 적합한 모델 형태를 자동으로 선택하며, 복잡한 데이터 패턴을 캡처하는 데 유용합니...2025.05.13
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[학점은행제] 2023년 1학기 경영통계학 과제 레포트 (A+)2025.05.121. 통계 통계는 수집한 데이터를 정리, 요약, 분석하여 의사결정에 필요한 유용한 정보를 얻을 수 있는 좋은 수단이다. 통계를 이용하면 사실에 기반한 합리적인 근거를 바탕으로 더욱 객관적인 판단을 할 수 있으며 구체적인 수치를 통해 관련 사안에 더욱더 세밀하게 접근할 수 있다. 하지만 통계 자료를 활용하기 전에 주의할 점은 당해 통계가 어떤 자료를 바탕으로 어떻게 산출되었는지 그 근거를 명확히 파악해야 한다는 점이다. 통계는 근본적으로 전체를 조사할 수 없기 때문에 모집단이라는 통계에 데이터를 선정하고 모집단을 바탕으로 자료를 분석...2025.05.12
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신용카드 이자율 인하에 따른 평균 사용액 통계 검정2025.11.161. 점추정(Point Estimation) 표본평균을 이용한 모집단 평균의 점추정. 신용카드 회사의 이자율 인하 후 25개 표본의 평균이용금액 615천원을 점추정값으로 사용. 경영자 주장인 650천원과 비교하여 주장의 타당성을 검토하는 기초 통계량으로 활용됨. 2. t-검정(t-test) 표본크기가 작고 모집단 표준편차를 모를 때 사용하는 가설검정 방법. t = (표본평균 - 주장평균) / (표본표준편차 / √표본크기) 공식으로 계산. 자유도 24에서 유의수준별 임계값과 비교하여 귀무가설 기각 여부 판단. 경영자의 650천원 주장...2025.11.16
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수리통계학 출석수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. 통계학자 로널드 A. 피셔와 칼 피어슨의 업적 로널드 A. 피셔는 피셔정확검정, 분산 분석, 최대 우도 추정, 피셔의 선형 구별 등에서 큰 기여를 하였다. 칼 피어슨은 피어슨 상관계수, 카이제곱 검정, 피어슨 분포, 피어슨 모드 왜도 등을 개발하였다. 두 통계학자 간에는 Lady Testing Tea Test, 통계 추론의 본질, 유의성 검정 등을 둘러싼 논쟁이 있었다. 2. 이항분포의 적률생성함수를 이용한 확률분포 구하기 Xi ~ B(ni, p)이고 서로 독립일 때, X1 + X2 + … + Xn의 확률분포를 이항분포의 적률...2025.01.24
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기술통계와 추론통계의 개념과 예시2025.01.181. 기술통계 기술통계는 실험으로부터 얻은 자료를 정리하고 분석하여 그 데이터의 특징을 파악하는 방법을 말한다. 기술통계에서 사용되는 데이터 기술 방법은 주로 중심경향성, 산포도, 분포, 백분율 등이 있다. 기술통계는 수집된 데이터의 특성을 설명하는 데 초점을 맞추며, 데이터의 분포, 빈도, 평균 등을 분석한다. 기술통계의 결과는 주로 도표, 테이블, 그래프 등 시각적 요소를 활용하여 데이터의 특성을 직관적으로 제시한다. 2. 추론통계 추론통계는 현재 보유한 데이터를 기반으로 표본을 넘어서 모집단의 특성을 유추하는 통계학의 한 분야...2025.01.18
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