중심극한정리 2

[4과목] 분석모형 평가 - 분석모형 진단, 교차검증, 적합도 검정

1. 분석모형 진단 (1) 정규성 가정 정규성 가정은 통계적 검정, 회귀분석 등 분석을 진행하기 전에 데이터가 정규분포를 따르는지를 검정하는 것으로 데이터 자체의 정규성을 확인하는 과정이다. ① 중심극한정리(Central Limit Theorem) - 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 이론으로 이때 표본분포의 평균은 모집단의 모평균과 동일하며 표준편차는 모집단의 모표준편차를 표본 크기의 제곱근으로 나눈 것과 같다. ② 정규성 검정 종류 - Shaprio-Wilks Test : 표본수(n)가 2000개 미만인 데이터셋에 적합하다. - Kolmogorove-Smirnov Test : 표본수(n)가 2000개 초과인 데이터셋에 적합하다. -..

[2과목] 통계기법의 이해 - 확률분포3 (이산확률분포, 연속확률분포, 표본분포)

1. 이산확률분포의 종류 (1) 베르누이분포(Bernoulli Distribution) 결과가 성공 아니면 실패, 두 가지로 귀결되어 나오는 이산확률분포이다. ※ 베르누이 시행 : 결과가 두 개인 시행을 독립적으로 반복하는 것 (2) 이항분포(Binomial Distribution) 베르누이시행을 n번 독립적으로 시행할 때 성공횟수를 X로 정의한 이산확률분포이다. (3) 다항분포(Multinomial Distribution) 여러 개의 값을 가질 수 있는 독립 확률변수들에 대한 확률분포로, 여러 번의 독립적 시행에서 각각의 값이 특정 횟수가 나타날 확률을 정의하는 분포이다. (4) 포아송분포(Poisson Distribution) 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산확률분포이..