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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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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 2 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 주어진 수학적 모델의 파라미터를 데이터를 이용하여 추정하는 방법으로, 데이터의 불확실성을 모델링하고 신뢰성 있는 결론을 도출하는데 유용합니다. 모수적 추정의 기본 개념과 원리를 설명하고, 이를 활용하여 실제 데이터를 분석하여 모델의 파라미터를 추정하는 예시를 제시할 것입니다. 2. 모수적 방법과 비모수적 방법 모수적 방법과 비모수적 방법은 데이터를 모델링하는 데 사용되는 접근 방식에 차이가 있습니다. 두 방법은 데이터에 대한 가정과 모델의 유연성 측면에서 서로 다릅니다. 블로그에서는 두 방법을 비교하...2025.05.13
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정을 통해 데이터를 반영하여 분포 모델을 도출하는 과정과 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 기본적인 수식 y = ax + b*sin(x)에서 a와 b를 임의로 바꾼 후 단 10개의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 추정을 수행합니다. MCMC 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정하고, 이를 시각화하여 파라미터의 불확실성과 추정치의 변동성을 확인합니다. 2. 데이터 기반 모델링 주어진 데이터를 바탕으로 모수적 추정을 수행하여 모델을 도출하는 과정을 설명하고 있습니다. 10개의 데이터만을 사용하여 비...2025.05.13
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데이터로부터 분포 추정하기2025.05.091. 분포 추정 데이터 분석에서 가장 기본적인 작업 중 하나는 주어진 데이터로부터 분포를 추정하는 것입니다. 분포 추정은 데이터의 특성과 패턴을 이해하고, 통계적 추론과 예측을 위한 기반을 마련하는 핵심 과정입니다. 분포 추정은 주로 확률분포를 가정하고 해당 분포의 파라미터를 추정하는 과정으로 수행되지만, 때로는 데이터가 정규분포나 다른 특정한 분포를 따르지 않는 경우도 있습니다. 이럴 때는 비모수적인 방법이나 시각적인 평가를 통해 분포를 추정하는 것이 필요합니다. 2. 비모수적 방법 비모수적 방법은 통계학에서 사용되는 개념으로, ...2025.05.09
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혼동스러운 우도(Likelihood) 이해하기2025.05.091. 우도(Likelihood)의 개념 우도는 통계학에서 모수(parameter)를 추정하는 과정에서 사용되는 개념입니다. 간단히 말해, 주어진 데이터가 주어진 모수에 대해 얼마나 "적합한지"를 나타내는 척도입니다. 예로, 불량을 예측하는 모델 P(A|B)는 주어진 조건 B가 발생한 상황에서 불량이 발생할 확률을 의미합니다. 반대로, 우도 P(B|A)는 불량이 발생한 상황에서 주어진 조건 B가 얼마나 "유사한지(Likely)"를 나타내는 척도로 사용되고 있습니다. 2. 우도 P(B|A)의 해석 우도 P(B|A)를 해석해보면, "불량...2025.05.09
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[간호통계학] [내가 이해한 가설검정이란?] 레포트2025.05.101. 가설검정 가설검정이란 가설을 검사해서 정하는 것을 의미한다. 먼저 모집단의 평균 등 모수를 추정하고, 이에 대한 주장을 가설로 정립한다. 이 가설이 맞는지를 판단하기 위해 표본 데이터를 이용해 통계량을 계산하고, 이 통계량의 확률을 근거로 가설을 채택 또는 기각한다. 귀무가설과 대립가설을 세우고, 검정 통계량, 기각역, 유의수준, p-값 등의 개념을 활용하여 가설 검정을 수행한다. 2. 직접 공부한 내용 이 레포트에서는 가설검정의 개념과 절차를 직접 공부하고 정리한 내용을 담고 있다. 가설검정의 의미, 귀무가설과 대립가설, 검...2025.05.10
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기초부터 고급통계 이론정리2025.05.101. 추론통계 추론통계는 모집단의 확실하지 않은 어떤 특성을 표본을 통하여 추론하는 과정입니다. 한정된 수의 표본에서 얻은 정보를 근거로 모집단에 대해 결과를 일반화하거나 결론을 내립니다. 추론통계는 통계적 추정과 가설검정이라는 두 가지 방법으로 이루어집니다. 통계적 추정은 표본의 특성을 분석하여 모집단의 특성을 추정하는 것이며, 가설검정은 모집단의 특정 현상에 대한 예상 혹은 주장이 옳은지 그른지를 표본 자료를 이용하여 판단하는 과정입니다. 2. 통계적 추정 통계적 추정은 표본에서 구한 통계량으로 모집단의 모수를 추정하는 것입니다...2025.05.10
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서울대학교 보건통계학개론 14주차 과제답안2025.05.101. 모집단의 모수 모집단의 모수에 대한 설명이 필요 없다. 예를 들어 정규분포를 따르는지 검정하기 위하여 적합도 검정을 수행할 때, 모집단의 모수를 따로 언급할 필요가 없다. 2. 비모수적 검정 비모수적 검정은 모집단의 확률분포함수에 대한 가정을 할 수 없는 경우에도 이용할 수 있다. 일부 비모수적 검정은 모수적 방법에 비해 계산이 간단하고 적용이 쉽다는 장점이 있다. 따라서 모수적 검정의 계산량이 지나치게 많은 경우, 비모수적 검정을 이용하는 것은 좋은 선택이 될 수 있다. 그러나 모수적 검정을 수행하는 데 필요한 가정이 만족되...2025.05.10
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방송통신대학교 수리통계학 출석수업 과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. J. Neyman(네이만)과 E.S. Pearson(이곤 피어슨)의 업적과 교류 20세기 초 일군의 통계학자들이 작은 수의 데이터를 확률모형과 연결하여 분석, 추론하기 시작하면서 현대 통계학이 형성되기 시작했고, 널리 알려져 있다시피 20세기가 시작되자마자 나온 K.Pearson(칼 피어슨), W.Gosset(고셋) 등의 연구에 이어 통계적 검정법 연구에서 큰 획을 그은 인물은 R.A.Fisher(피셔), J.Neyman(네이만), E.S.Pearson(이곤 피어슨) 등이었다. 본 과제에서는 여러 통계학자들 중 서로 교류하고 ...2025.01.26
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확률과 통계 보고서 (표본분산의 증명과 자유도의 직관적 이해)2025.01.151. 표본분산의 증명 표본분산을 구할 때 편차 제곱의 합을 'n-1'로 나누는 이유에 대해 설명합니다. 표본의 크기가 작은 경우 분산 값이 모분산과 일치하지 않는 bias가 발생하게 되어 이를 줄이기 위해 자유도 개념이 도입되었음을 설명합니다. 2. 자유도의 직관적 이해 4개의 숫자 [6, 5, 4, 5]에서 평균이 5로 구해진 후 마지막 한 개의 수는 자유롭게 관측될 수 없게 되어 자유도가 4가 아닌 3이 된다는 직관적 이해를 제시합니다. 이를 표본분산 공식에 적용하여 자유도가 n-1이 되는 이유를 설명합니다. 3. 불편추정량 표...2025.01.15
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