전체 글58 범주형 데이터 분석의 기본, 교차표와 카이제곱 검정 쉽게 배우기 범주형 데이터를 분석할 때 꼭 필요한 교차표와 카이제곱 검정! 이 둘을 알면 복잡해 보이는 데이터도 쉽게 정리할 수 있습니다. 오늘은 교차표가 무엇인지, 카이제곱 검정은 어떤 과정으로 진행되는지, 실생활에서 어떻게 활용할 수 있는지 친절하게 알려드릴게요. 처음 통계를 접하는 분들도 걱정하지 마세요! 한 번에 이해할 수 있도록 쉽게 풀어드릴게요. 😊 목차 교차표란 무엇인가?교차표의 정의와 역할교차표(Cross Tabulation)는 범주형 데이터 두 변수 간의 관계를 시각적으로 보여주는 표예요. 두 변수의 각 범주를 교차하여 빈도를 표시하기 때문에 데이터의 분포를 한눈에 파악할 수 있답니다.교차표의 장점데이터 간의 패턴과 관계를 직관적으로 이해할 수 있어요.카이제곱 검정 등 다양한 통계 분석의 기초 자.. 2024. 11. 21. 혼돈행렬의 구성 요소와 머신러닝에서의 활용법 혼돈행렬(Confusion Matrix)은 머신러닝에서 분류 모델의 성능을 평가하는 데 있어 없어서는 안 될 도구입니다. 이 글에서는 혼돈행렬의 정의, 구성 요소, 성능 평가 지표, 활용 사례, 장단점 등을 알기 쉽게 설명합니다. 머신러닝 초보자부터 전문가까지 모두 유용한 정보를 얻어 가실 수 있도록 구성했습니다. 혼돈행렬이 어떤 방식으로 데이터 분석과 모델 평가에 도움을 줄 수 있는지 함께 알아보아요! 목차 혼돈행렬(Confusion Matrix)란 무엇인가?혼돈행렬의 정의와 필요성혼돈행렬은 실제 값과 예측 값을 비교하여 한눈에 보여주는 표입니다. 특히 머신러닝의 이진 분류(binary classification) 문제에서 흔히 사용되며, 모델이 얼마나 정확히 예측했는지를 직관적으로 확인할 수 있는 .. 2024. 11. 21. ROC 곡선이란? 머신러닝과 진단 테스트에서의 AUC 활용법 ROC 곡선은 머신러닝에서 분류 모델의 성능을 시각적으로 평가할 수 있는 강력한 도구입니다. 의료 진단, 스팸 필터링 등 다양한 분야에서 활용되며, AUC 값은 모델 비교에 유용한 기준을 제공합니다. 이 글에서는 ROC 곡선의 정의부터 AUC의 의미, 실제 사례와 한계점까지 친근한 설명으로 풀어봅니다. 목차 ROC 곡선이란?ROC 곡선의 정의와 이해ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선은 분류 모델의 모든 임계값(Threshold)에서 성능을 평가하는 그래프입니다. 간단히 말해, 특정 모델이 얼마나 정확히 양성(Positive)과 음성(Negative)을 구분하는지를 보여주는 도구죠.ROC 곡선은 x축(FPR, False Positive Rate)와 y축(TPR, T.. 2024. 11. 21. 통계적 검정력이란? 가설 검정에서 검정력의 중요성과 활용 방법 통계적 검정력은 통계 분석에서 대립가설의 참 여부를 판단할 수 있는 중요한 지표입니다. 연구 설계 단계부터 결과 분석까지 검정력은 데이터의 신뢰성과 타당성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 검정력의 정의부터 이를 높이는 방법, 실질적인 활용 사례까지 자세히 알아봅니다. 과연 통계적 검정력은 어떤 매력이 있을까요? 함께 살펴보시죠! 목차 통계적 검정력이란?검정력의 기본 정의통계적 검정력이란 대립가설이 참일 때, 이를 올바르게 검출할 확률입니다. 쉽게 말해, 데이터에서 "차이가 있다!" 혹은 "효과가 존재한다!"라는 사실을 확인할 능력을 나타냅니다. 검정력은 일반적으로 0과 1 사이의 값으로 표현되며, 1에 가까울수록 더 강력한 검정력을 의미합니다.예를 들어, 새로운 치료제가 기존 치료제보.. 2024. 11. 21. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 15 다음
