data 쿡북27 소거법(elimination method)의 이해 - 선형대수 1강 :: Data 쿡북 | 들어가며선형대수를 이해하는데 가장 기본이 되는 소거법에 대해 알아보고 광합성에 대한 식에 소거법을 적용해 풀어보자앞으로 선형대수에 대한 이론과 실습을 설명할텐데 선형대수는 기호를 활용하는 예가 많기 때문에 차근차근 이해하는 것이 필요하다. | 방정식의 3가지 기본연산으로 소거법 쓰기소걱법이란? 주어진 연립방정식을 동일한 해 집합을 가지면서 보다 풀기 쉬운 형태의 연립방정식으로 변환하는 방법이다. 소거법을 쓰기전 방정식의 기본 3연산은 다음과 같다.다음의 연산을 한다고 해도 방정식의 결과는 달라지지 않는 다는 것을 말한다.1) 두 방정식을 교환한다.2) 한 방정식에 0이 아닌 상수를 곱한다.3) 한 방정식에 임의의 상수를 곱하여 다른 방정식에 더한다. 이를 기본으로 다음을 소거법으로 풀어보자 1법칙으로.. 2017. 9. 10. 통계용어 - 모수적, 비모수적 방법 :: Data 쿡북 수정이력 : | 배경통계를 통해서 우리가 확인하고 싶은것은 모집단(전체집단)의 특성이다.그러나 모집단은 어떤 경우 대상이 너무 클 뿐 아니라 신약의 경우 모든 사람에게 테스트 할 수 없기 때문에 적절하게 표본집단을 선택하고 어떤 가정을 통해 추론하게 된다. | 모수적 방법어떤 대상의 표본을 뽑아서 실험을 하게 되면 중요한 지표가 나오게 되는데, 그것이 평균, 표준편차, 분산이다.그런데 중심 극한 정리에 의해서 일정 수 이상(보통 30개)의 표본은 모집단의 분포가 연속형이든, 이산형이든, 한쪽으로 치우졌든 표본평균의 분포는 정규본포에 근접하게 된다.따라서 두 표본이 정규분포를 띈다고 가정한다면 이를 바탕으로 평균, 표준편차 비교등을 통해 집단간 차이를 밝혀낼 수 있다.이렇듯 정규성을 갖는다는 모수적 특징을.. 2017. 9. 9. 카이제곱 분포(chi-squared distribution) 이해하기 :: Data 쿡북 | 들어가며연속확률 분포중 카이제곱 분포에 대해 이해해보자 | 개념정리카이제곱 분포는 데이터의 분산이 퍼져있는 모습을 분포로 만든 것이다.데이터를 파악할때 중심 위치(평균)와 퍼짐 정도(분산)이 중요한데 카이제곱은 바로 분산의 제곱값에 대한 분포다.독립변수가 명목치인 어떤 표본이 모집단의 분포와 같은지 다른지 검정할때 활용된다.카이제곱 분포는 분산의 제곱된 값을 보여주기 때문에 마이너스(-) 값으로 나오지 않고 (+) 값만 존재하며 좌우 비대칭의 분포를 따른다. | 카이제곱 분포 그래프 library(ggplot2) ggplot(data.frame(x=c(0,10)), aes(x=x)) + stat_function(fun=dchisq, args=list(df=1), colour="black", size=.. 2017. 9. 7. 정규분포(Nomal distribution) 이해하기 :: Data 쿡북 | 들어가며 통계를 처음 공부하다보면 분포가 어김없이 나온다.분포... 말은 좋은데 그래서 어디 써야할지 왜 배워야 하는지는 배워도 쉽게 설명하기 어렵다.특히 당장 분석하고 싶은 통계 입문자들에게는 요상한 분포 얘기부터 나오니 재미도 없고 미칠 지경이다.따라서 여러가지 분포에 대해서 비 통계학과 출신들을 위해 분포란 무엇이며 어디에 어떻게 쓸지 왜 배워야 하는지 얘기할까 한다.(잘못된 설명이나 부가 설명에 대해서는 언급해 주시면 감사드립니다.) 첫번째로 그 유명한 정규분포에 대한 이야기다 | 분포란 무엇인가? 좀 길지만 잠시 세상 이치에 대해 얘기 해보자.이 세상은 불확실하다. 때문에 생겨나는 데이터들을 찍어내듯이 똑같은 경우가 없고 제각각이 된다.이렇게 데이터가 제각각인 수치로 나타나는 것을 '데이터 .. 2017. 9. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
