๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

๐Ÿš Subject Study/๐ŸŸฅ Statistics16

ํ†ต๊ณ„ํ•™ 9์ฃผ์ฐจ ๋ชฉ์š”์ผ ์‹ ๋ขฐ๊ตฌ๊ฐ„์„ ๋ชจ๋ฅผ ๋•Œ ํ‘œ๋ณธ ์ˆ˜๊ฐ€ ๋งŽ์•„์ง€๋ฉด ํญ์ด ์ค„์–ด๋“ ๋‹ค. ์‹ ๋ขฐ ๊ตฌ๊ฐ„์ด ๋„“์–ด์ง„๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์€ ๋ถ€์ •ํ™•ํ•˜๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. N์„ ํ‚ค์šฐ๋ฉด ์‹ ๋ขฐ ์ˆ˜์ค€์ด ์œ ์ง€๋˜์–ด๋„ ์‹ ๋ขฐ ๊ตฌ๊ฐ„์ด ์ค„์–ด๋“ ๋‹ค. N์ด ๋ฌดํ•œ๋Œ€๋กœ ๋˜๋ฉด X๋ฐ”๊ฐ€ ๊ณง ๋ฎค๊ฐ€ ๋œ๋‹ค. N์ด ์†Œํ‘œ๋ณธ์ผ ๋•Œ๋Š” ๊ฐ€์ •์ด ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ๋งŒ์•ฝ N์ด 30๋ณด๋‹ค ํฐ ๊ฒฝ์šฐ t(n-1,a/2) ๋Œ€์‹  ์‹œ๊ทธ๋งˆ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด๋„ ๋œ๋‹ค. N์„ ํ‚ค์šฐ๋ฉด ์‹ ๋ขฐ์ˆ˜์ค€์ด ์˜ฌ๋ผ๊ฐ„๋‹ค. 95% ์‹ ๋ขฐ ์ˆ˜์ค€์ด๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ํ•˜ํ•œ๊ณผ ์ƒํ•œ ์‚ฌ์ด์˜ ์ฐธ๊ฐ’์„ ๊ฐ€์งˆ ํ™•๋ฅ ์ด ์•„๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ ๋ขฐ๊ตฌ๊ฐ„์„ ๋งŒ๋“ค์—ˆ์ง€๋งŒ ์–ด๋””์— ์ฐธ๊ฐ’์ด ์กด์žฌํ•˜๋Š”์ง€๋Š” ๋ชจ๋ฅธ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋ฉด 95%๋Š” ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€. ๋ฏฟ์„ ๋งŒํ•œ ์ •๋„. ์ ์–ด๋„ 95%๋Š” ๋ฎค๋ฅผ ํฌํ•จํ•  ๊ฒƒ์ด๋ผ๊ณ  ๊ธฐ๋Œ€ํ•œ๋‹ค. N์„ ํ‚ค์šฐ๋ฉด ์‹œ๊ฐ„๊ณผ ๋ˆ์ด ๋งŽ์ด ๋“ ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์‹ ๋ขฐ ๊ตฌ๊ฐ„์„ ์ค„์ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์†Œํ‘œ๋ณธ์ธ ๊ฒฝ์šฐ Xi๊ฐ€ Normal ์„ ๋”ฐ๋ฅธ๋‹ค๋Š” ๊ฐ€์ •์ด .. 2022. 4. 28.
ํ†ต๊ณ„ํ•™ 9์ฃผ์ฐจ ์›”์š”์ผ ์ถ”์ •๊ณผ ๊ฒ€์ •์„ ํ•ฉ์ณ์„œ inference๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ์ถ”์ •์ด๋ž€ ๋ชจ์ˆ˜๋ฅผ ๊ตฌํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๊ณ  ๊ฒ€์ •์€ ๋‚ด ์ฃผ์žฅ์„ ์ฆ๋ช…ํ•˜๊ณ ์ž ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. (๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ) testing์ด๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ์ค‘์š”ํ•˜์ง€๋งŒ ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ์ถ”์ •์„ ํ•˜๋ฉด ๊ฒ€์ •์€ ๋”ฐ๋ผ์˜ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋ผ๊ณ  ๋ง์”€ํ•˜์‹ฌ. ํ†ต๊ณ„๋Ÿ‰๊ณผ ์ถ”์ •์น˜. ์š”์ฆ˜์€ estimator๊ณผ estimate๋ฅผ ๋ถ„๋ฆฌํ•ด์„œ ์ž˜ ์‚ฌ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค. ์ถ”์ •๋Ÿ‰์€ ๋Œ€๋ฌธ์ž X๋ฐ”๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค. ์ด๊ฒƒ์€ Random์ด๊ณ  ํ‘œ๋ณธ ํ‰๊ท ์„ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค. Estimate๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ์†Œ๋ฌธ์ž x๋ฐ”์ด๊ณ  Fixed Value๋ฅผ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค. ์ด๋Š” Observed Value์ด๊ณ  Constant ๊ฐ’์ด๋‹ค. ๋” ์ด์ƒ ๋žœ๋ค ๋ณ€์ˆ˜๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ตฌ๋ณ„ํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์  ์ถ”์ •์ด๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ํ•œ ๊ฐœ์˜ ๊ฐ’์œผ๋กœ ์ถ”์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. Point estimation์ด๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค. X๋ฐ”, ๋ชจํ‰๊ท ,.. 2022. 4. 25.
ํ†ต๊ณ„ํ•™ 8์ฃผ์ฐจ ๋ชฉ์š”์ผ E(x) : Long-run-average ํ‘œ์ค€ํŽธ์ฐจ๋ฅผ ๊ตฌํ•  ๋•Œ n-1๋กœ ๋‚˜๋ˆ„๋Š” ์ด์œ ๋Š” ์ž์œ ๋„๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๋Š” ์›์†Œ์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๊ฐ€ N-1๊ฐœ์ด ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด๋‹ค. ๊ด€์ฐฐ๋œ ์ดํ›„ ๋นจ๊ฐ„์ƒ‰ ์ˆ˜์น˜์ฒ˜๋Ÿผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๊ฒŒ ๋˜๋ฉด ๊ทธ๋ƒฅ 0๊ณผ 1์˜ ๋ฐœ์ƒ ์•ˆ ํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ๊ณ  ๋ฐœ์ƒํ•  ์ˆ˜ ๋„ ์žˆ๋Š” ํ™•๋ฅ ์ด๋‹ค. ๊ฒ€์€์ƒ‰์€ ๋žœ๋คํ•˜๊ฒŒ ๋‚˜ํƒ€๋‚  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ™•๋ฅ ์„ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค. 2022. 4. 21.
ํ†ต๊ณ„ํ•™ 7์ฃผ์ฐจ ๋ชฉ์š”์ผ 0.5๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ 5์ด๋‹ค. np๊ฐ€ 5๋ณด๋‹ค ํฐ ๊ฒƒ์ธ์ง€๋ฅผ ๋จผ์ € ๊ณ„์‚ฐํ•ด๋ณด๋ฉด ๋œ๋‹ค. ์ด๊ฒŒ ๋. p๋ฅผ ๋ชจ๋ฅผ ๋•Œ๋Š” 'Pํ–‡'์„ ํ™œ์šฉํ•˜๋ฉด ๋œ๋‹ค. pq๋ฅผ ๋ชจ๋ฅผ ๋•Œ 1/2์„ ๋Œ€์ดํ•ด์„œ ์ตœ๋Œ€ ์˜ค์ฐจ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค. ๋ชฉ์š”์ผ ์ˆ˜์—… ์žˆ์Œ ๋ชจํ˜•๊ณผ ๊ทธ๋ฆผ, ์ •๊ทœ๋ถ„ํฌ ๊ตฌํ•  ๋•Œ ๋ง๋กœ ํ•œ ๊ฒƒ, ๊ฐ€์šฐ์Šค ๋ถ„ํฌ, ๋ธ”๋ž™์Šค์™„, ๊ทธ๋ž˜์ด ๋ผ์ด๋…ธ, 1์žฅ,2์žฅ ํ™•๋ฅ ์— ๋Œ€ํ•œ ์ด์•ผ๊ธฐ(๋ชจํ˜•!!!!) ๋ฒ ์ด์ง€์•ˆ ์ด๋ก  ๋‚˜์˜ด. ๊ทธ๋ฆผ์— ๋Œ€ํ•œ ์„ฑ์งˆ, 2022. 4. 14.
ํ†ต๊ณ„ํ•™ 7์ฃผ์ฐจ ์›”์š”์ผ 8์ฃผ์ฐจ ์›”์š”์ผ ์ €๋… 7์‹œ ์˜ค์„ 405ํ˜ธ์—์„œ ์ค‘๊ฐ„๊ณ ์‚ฌ ์‹œํ—˜ ๋ชจ์ง‘๋‹จ ๋ถ„ํฌ sampling distribution์€ ํ‘œ๋ณธ ๋ถ„ํฌ๋ฅผ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค. ๋ชจ์ง‘๋‹จ ๋ถ„ํฌ๋Š” ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์•Œ๊ณ  ์žˆ๋‹ค. 5๋ช…์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ๋ชจ์ง‘๋‹จ์œผ๋กœ ํ•˜์ž๊ณ  ์„ค์ •์„ ํ•œ ๊ฒƒ. ๋ชจ์ง‘๋‹จ์˜ ํŠน์„ฑ์„ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋ชจ์ˆ˜๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ๋ชจ์ง‘๋‹จ์— ๊ด€์‹ฌ์žˆ๋Š”, ๋ชจ์ง‘๋‹จ์˜ ํŠน์„ฑ์„ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค. ๋žœ๋ค Sample, Random์— ๋Œ€ํ•œ ์ •์˜?? ์‚ฌ์ „์— ๋ชจ๋ฅด๋Š” ๊ฒƒ์„ Randomness๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ํ‘œ๋ณธ์„ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ฝ‘์„์ง€ ๋ชจ๋ฅด๋Š” ๊ฒƒ์„ Randomness๋ผ๊ณ  ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋ชจ์ง‘๋‹จ ์ „์ฒด๋ฅผ ์กฐ์‚ฌํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์— ์‹œ๊ฐ„๊ณผ ๊ฒฝ๋น„๊ฐ€ ๋„ˆ๋ฌด ๋งŽ์ด ๋“ ๋‹ค. ํ‘œ๋ณธ์กฐ์‚ฌ ๊ฐ’๋„ ๋ชจ์ˆ˜์™€ ์ •๋ง ๋น„์Šทํ•˜๊ฒŒ ๋‚˜์˜จ๋‹ค. ๋ชจ์ˆ˜์™€ ํฐ ์ฐจ์ด๊ฐ€ ์—†๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ๋„ ์ค‘์š”ํ•œ ํŠน์ง• ์ค‘์˜ ํ•˜๋‚˜์ด๋‹ค. ์ธ์› ์ˆ˜๊ฐ€ ๋” ๋งŽ์€ ๋Œ€ํ†ต๋ น ์„ ๊ฑฐ๊ฐ€ ๊ตญํšŒ์˜์› ์„ ๊ฑฐ๋ณด๋‹ค ์˜ˆ์ธกํ•˜๊ธฐ ์‰ฌ์šด ์ด.. 2022. 4. 11.
ํ†ต๊ณ„ํ•™ 6์ฃผ์ฐจ ๋ชฉ์š”์ผ 8์ฃผ์ฐจ ๋ชฉ์š”์ผ์— ์ˆ˜์—… ์žˆ์Œ 5์žฅ์€ Discrete Random Variable์„ ๋ฐฐ์›€ ๊ด€์ฐฐํ•˜๋Š” ๊ฐ’๋“ค์ด ์ •์ˆ˜์ด๋ฉด Discrete์ด๊ณ  ์‹ค์ˆ˜์ด๋ฉด Continuous๋กœ ๋ถˆ๋ฆฐ๋‹ค. ํ†ต๊ณ„ ๋ชจํ˜•์€ ๋ฒ ๋ฅด๋ˆ„์ด ์‹œํ–‰์—์„œ ์‹œ์ž‘ํ•œ๋‹ค. ์ด๋ฅผ N๋ฒˆ ์‹œํ–‰ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด Binomial Case๊ฐ€ ๋œ๋‹ค. ์‹ค์ œ ์ผ์–ด๋‚˜๋Š” ์‚ฌ๊ฑด์ด ๋‚˜ํƒ€๋‚˜๊ณ  ์–ด๋–ค ๋ชจํ˜•์„ ์ ์šฉํ•ด์•ผํ•  ์ง€๋Š” ์šฐ๋ฆฌ ๋ชซ์ด๋‹ค. Continuous ํžˆ์Šคํ† ๊ทธ๋žจ์˜ ํŠน์ง•, X ์ถ•์ด ์‹ค์ˆ˜๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋˜์–ด ์žˆ๋‹ค. ์ƒ๋Œ€๋„์ˆ˜๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  Smoothing์„ ์‹œํ‚จ๋‹ค๊ณ  ๋ฐฐ์› ์—ˆ๋‹ค. ์—ฐ์†ํ˜• ๋ชจํ˜•์ด๋ผ๋Š” ๊ฒƒ, ์˜ค์ฐจ์—๋Š” 2๊ฐ€์ง€๊ฐ€ ์กด์žฌํ•œ๋‹ค. ์ธก์ • ์˜ค์ฐจ Measurement error์™€ Stochastic Error๋กœ ๋‚˜๋‰œ๋‹ค. ํ™•๋ฅ  ์˜ค์ฐจ๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ๋ฒˆ์—ญ์˜ ํ•œ๊ณ„๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. ์‹œ๊ฐ„์˜ ํ๋ฆ„๊ณผ ํ™•๋ฅ ์  ๊ณ„์‚ฐ์ด ํ•ฉ์ณ์ง„ ๊ฒƒ์„ Stochastic์ด.. 2022. 4. 7.
ํ†ต๊ณ„ํ•™ 6์ฃผ์ฐจ ์›”์š”์ผ 2022. 4. 4.
ํ†ต๊ณ„ํ•™ 5์ฃผ์ฐจ ๋ชฉ์š”์ผ ํ‘ธ์•„์†ก ๋ถ„ํฌ์˜ ์‚ฌ๋ก€ ์ด๋Ÿฐ ๊ฒƒ๋„ ์žˆ๋‹ค~ Binomial ๋กœ ๊ตฌํ•˜์ง€ ๋ชปํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ํฌ์•„์†ก ๋ถ„ํฌ๋ฅผ ํ†ตํ•ด์„œ ๊ทผ์‚ฌ๊ฐ’์„ ๊ตฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. 0.002, 0.998 ๋กœ ํƒ€์ดํ•‘ ์˜ค๋ฅ˜(**) Geometric Distribution -> Growth Rate ์— ๋Œ€ํ•œ Average๋ฅผ ๊ตฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. 6์žฅ ์—ฐ์†ํ™•๋ฅ  ๋ถ„ํฌ ๊ฐœ๋… ํ†ต๊ณ„์  ๋ชจํ˜• 2022. 3. 31.
ํ†ต๊ณ„ํ•™ 5์ฃผ์ฐจ ์›”์š”์ผ 8์ฃผ์ฐจ ์›”์š”์ผ ์ €๋… ์‹œ๊ฐ„ (์ค‘๊ฐ„๊ณ ์‚ฌ) 7์žฅ๊นŒ์ง€, Baysean Theorem ์—ฐ์Šต๋ฌธ์ œ ํ’€์–ด๋ณด๊ธฐ ์ด์‚ฐํ˜• ์ด๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ํ•ด๋‹น ๊ฐ’์ด ์ •์ˆ˜๋ผ๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. Probability Mass function ๋‹ค์Œ ํ‘œ๋ฅผ ํ™•๋ฅ  ์งˆ๋Ÿ‰ ํ•จ์ˆ˜๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ๋‹ค ๋”ํ•˜๋ฉด 1์ด ๋˜๋Š” ์„ฑ์งˆ์„ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๋”ํ•ด์„œ 1์ด ๋˜์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์Œ์ˆ˜์˜ ๊ฐ’์„ ๊ฐ€์ง€๋Š” ๊ฒƒ๋„ ์•ˆ๋€๋‹ค. ๊ธฐ๋Œ“๊ฐ’์˜ ์ •์˜๋Š” Long run Average๋ผ ํ•œ๋‹ค. ์˜ค๋žซ๋™์•ˆ ๊ด€์ฐฐํ–ˆ์„ ๋•Œ์˜ ํ‰๊ท ๊ฐ’์„ ๊ธฐ๋Œ“๊ฐ’์ด๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ๋ถ„์‚ฐ์„ ๊ณ„์‚ฐํ•˜๋Š” ๊ณผ์ • ํ•œ ๋ฒˆ ํ•ด๋ณด๊ธฐ! (***********) Bernoulli trial ๋ฒ ๋ฅด๋ˆ„์ด ์‹œํ–‰. 1๋ฒˆ ์‹œํ–‰ ์‹œ ํ™•๋ฅ ์ด p์ด๋‹ค. ์˜ค์ง ํ•œ ๋ฒˆ๋งŒ ์‹คํ–‰ํ•œ๋‹ค. 2๊ฐ€์ง€์˜ ํ™•๋ฅ ๋งŒ์ด ์กด์žฌํ•œ๋‹ค. p๋Š” success๋ผ๊ณ  ์ •์˜ํ•œ๋‹ค. ์ œ์ผ ๊ฐ„๋‹จํ•œ ์˜ˆ์‹œ๋Š” ๋™์ „ ๋˜์ง€๊ธฐ์˜ ์‚ฌ๋ก€์ด๋‹ค. ํ‰๊ท .. 2022. 3. 28.
ํ†ต๊ณ„ํ•™ 4์ฃผ์ฐจ ๋ชฉ์š”์ผ 2022. 3. 28.