분류 전체보기207 [HSK 5] 28강. [듣기 제2부분] 장문형(에피소드) (22/03/07 월) 2022. 4. 2. 24회 ADP 데이터 분석 전문가 실기 (22/03/26) 반성 시간의 이유..6월에 다시봐야하기 때문이다ㅋㅁㅋ 공부하다보면 한 발자국만 더 나가면 뭐라도 될 것 같다가도 이것저것이 전부 섞여서 뭐 하나도 제대로 세워져있는게 없는 것 같기도하다. 당초 목적대로 조금이나마 계속 공부할 동기 부여가 되었으니 그것으로 된 것 같기도.. 이미 쪼렙티가 난 것이 나는 코드 정리해서 제출하는 형식인줄 알았는데 코드는 확인도 안하고 그냥 결과값 정리하고 (코드는 필요시에만) 워드파일-pdf저장해서 하나로 제출하는 것이었다. 그만큼 통계지식을 더 보는 느낌.. 머리엔 든 것 없이 가볍고 마음과 어깨만 무거운 오픈북 시험이었다. 사람들 캐리어 끌고 온대서 나도 한가득 가져갔는데 막상 다들 가볍게 백팩하나 매고와서 두 개나되는 내 가방이 쫌 부끄러웠다(그 책들 내용을 한 번이라도.. 2022. 3. 26. 텍스트 마이닝(Term Document Matrix) - 2022. 3. 24. 시계열 분석 항상 나오기만하면 눈감고 저리가!!했던 시계열 분석..이젠 어쩔 수 없다ㅠㅠ친하게 지내보자.. 시계열 데이터 구성 요소(original=trend+seasonal+random) 1. 추세변동(trend), 2. 순환변동(cycle), 3. 계절변동(seasonal), 4. 우연변동(random) : 백색잡음(white noise): 평균이 0이고 분산이 일정한 시계열 데이터의 노이즈 비정상성(non-stationary) 시계열 데이터 : 시간에 따라 평균과 분산이 변함(대부분의 시계열 자료 비정상성 시계열) -(시계열 분석을 위해)->정상성(stationary) 시계열 데이터: 시간의 추이와 관계 없이 평균과 분산이 일정 1) 평균을 일정하게 : 차분(difference)-일반차분, 계절차분(데이터가 계.. 2022. 3. 24. 유의성 검정(Significance Test) 악 작년 이맘때 산업은행 빅데이터직무 셤 볼 때도 똑같이 공부하고 똑같이 오~아~했던 내용ㅠ_ㅠ 실화인가? 유의성 검정 통계치가 모수에 대한 예측과 다르게 나왔을 때, 1) 통계치가 우연임(H0) 2) 모수에 대한 예측이 틀림(H1) 단측검정(one-tailed test) : H1가 방향성(>, 30) 모집단의 정규분포여야 함. 등분산 가정이 충족되어야 함. 1) 단일표본 z-test e.g. 기존 A고등학교의 수학점수 평균은 70점, 표준편차는 15점인 정규분포. 올해 A고 100명 학생을 조사하였을 때 평균 85점. 올해의 점수와 이전의 점수의 평균이 같은지 유의수준(α) .05에서 검정.(->양측검정) 2) 독립표본(2표본) z-test 두 모집단을 비교할 경우 두 모집단의 분산이 같아야 함. e... 2022. 3. 20. 비모수적 검정 방법 맨날 모수적 검정 방법만해서 비모수적 검정 방법? 그냥 식을 먼저 가정하고 모수를 찾자! 하는게 아니라 from scratch 한다..부호검정. .까지만 알았는데 이게 기출이라니~ 작년에 필기보고 바로 실기 못보는 구조라고 땅을 쳤는데 한 줄도 못쓰고 나와서 엉엉 울 뻔했눼.. 비모수적 검정 방법 : 절대적 크기에 의존하지 않는 관측값들의 순위, 두 관측값 차이의 부호 등을 이용 아래와 같은 상황에서 비모수적 검정 방법을 활용한다. 1) 관측된 자료가 특정분포를 따른다고 가정할 수 없는 경우. (e.g. 모집단의 정규성 or 집단간 등분산성 보장 불가) 2) 관측된 자료의 수가 30개 미만으로 적은 경우. (30개 이상의 표본->정규분포를 따르므로) 3) 자료가 개체간의 서열관계를 나타내는 경우. 1. .. 2022. 3. 20. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 35 다음
