분류 전체보기58 시뮬레이션 기반 가설 검정: 랜덤화 테스트와 퍼뮤테이션 테스트 완벽 가이드 시뮬레이션 기반 가설 검정은 데이터를 더 깊이 이해하고 검증할 수 있는 통계적 방법론입니다. 랜덤화 테스트와 퍼뮤테이션 테스트는 이러한 검정 방법 중에서도 독보적으로 강력하고 유연한 도구입니다. 이번 글에서는 이 두 가지 테스트의 원리, 절차, 장단점, 그리고 실제 활용 사례를 살펴보겠습니다. 어떤 테스트를 선택해야 할지 고민하고 계신가요? 이 글이 완벽한 가이드가 될 것입니다. 목차 시뮬레이션 기반 가설 검정이란?가설 검정의 기본 개념과 역사가설 검정은 "이 데이터가 단순히 우연에 의한 것일까?"라는 질문에서 시작됩니다. 예를 들어, A/B 테스트에서 A가 더 효과적이라는 결과를 얻었다면, 그 차이가 통계적으로 유의미한지 확인해야 합니다. 이러한 접근은 20세기 초 피셔(R.A. Fisher)가 처음.. 2024. 12. 16. 정규성 검정: 데이터가 정규분포를 따르는지 확인하는 가장 쉬운 방법 정규성 검정은 데이터 분석의 출발점이자, 정확한 결과를 위한 필수 단계입니다. 이 글에서는 정규성 검정의 정의부터 활용법까지 친근하게 풀어보겠습니다. 정규성을 확인하는 방법이 어렵게 느껴진다면, 이 글로 완벽하게 이해해보세요. 목차 정규성 검정이란?정규성 검정은 데이터가 정규분포를 따르는지 확인하는 통계적 절차입니다. 정규분포란 평균을 기준으로 좌우 대칭을 이루는 종 모양의 분포로, 많은 통계 분석에서 기본 가정으로 사용됩니다. 데이터가 정규성을 만족하지 않으면, 분석 결과가 왜곡될 위험이 있습니다.왜 정규성 검정이 중요할까요?예를 들어, 마케팅 설문조사 데이터를 분석한다고 가정해봅시다. 설문 응답이 정규성을 따르지 않는다면, 평균이나 표준편차를 기준으로 하는 분석이 신뢰성을 잃을 수 있습니다. 또한 .. 2024. 12. 13. 결측치 처리 방법 완벽 가이드: 데이터 분석의 핵심 전략 결측치 때문에 데이터 분석에 애를 먹은 적 있으신가요? 데이터를 다루다 보면 어쩔 수 없이 마주치는 이 문제는 우리가 해결해야 할 과제 중 하나입니다. 결측치를 제대로 처리하지 않으면 분석 결과가 왜곡되거나, 머신러닝 모델의 성능이 떨어질 수 있죠. 이 글에서는 결측치 처리의 기본부터 고급 기법까지 차근차근 알아보겠습니다. 목차 결측치란 무엇인가?결측치의 정의와 중요성결측치(Missing Value)란 데이터셋에서 누락된 값을 의미합니다. 데이터를 다룰 때 "여기에 값이 있어야 하는데 없네?"라고 느낀다면 그것이 바로 결측치입니다. 흔히 NaN, None, NULL 등으로 표시되죠.결측치는 데이터 분석의 적이라고 불릴 만큼 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 모델에 결측치가 포함된 데이터를 .. 2024. 12. 11. 생성적 적대 신경망(GAN)과 통계: 딥러닝 성능을 높이는 통계 기법의 비밀 GAN(생성적 적대 신경망)과 통계의 만남은 딥러닝의 새로운 지평을 열고 있습니다. 데이터 분석부터 성능 최적화까지 통계가 어떻게 GAN을 혁신적으로 변화시키는지, 구체적 사례와 팁으로 알아보세요! 목차 GAN과 통계: 협력의 시작GAN의 기본 개념과 작동 원리는 무엇인가요?GAN(Generative Adversarial Network)은 생성자(Generator)와 구분자(Discriminator)라는 두 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 딥러닝 모델입니다. 생성자는 진짜와 구분하기 어려운 데이터를 만들어내고, 구분자는 이 데이터를 평가하며 학습을 이어갑니다. 이 두 네트워크의 상호작용 덕분에 GAN은 진짜 같은 이미지를 생성하는 데 뛰어난 성능을 보입니다.예를 들어, 당신이 가짜 지폐를 만들어내는 사.. 2024. 12. 9. 이전 1 2 3 4 ··· 15 다음
