히스토그램 2

🎲 데이터의 표현 및 요약

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🎲 01. 통계학 종류 • 기술통계학(Descriptive Statistics) : 자료를 그래프나 표 또는 몇 개의 숫자로 요약하여, 전반적인 내용을 빠르게 파악하는 기법 • 추측통계학(Inferential Statistics) : 관심의 대상이 되는 모집단에서 일부(표본)를 추출하고, 표본으로부터 관측된 내용(통계량)을 근거로 하여 모집단의 특성(모수)을 추측하고 검정하는 방법 🎲 02. 표본추출(Sampling) • 모집단(Population) : 정보를 원하는 전체 대상 • 표본(Sample) : 관측하는 모집단의 일부 • 표집단위(Unit; 개체) : 조사의 기본 단위(예: 응답자, 가구,..

🚩 데이터마이닝 13. Reduction - Nonparametric

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 이전 두 포스팅을 통해 데이터의 object를 줄이는 Numerosity reduction 중 파라미터를 사용하는 방법을 살펴보았습니다. 이번에는 파라미터를 사용하지 않는 방법을 배워보도록 하겠습니다. 🚩 1. Nonparametric Method 1 : Histogram Analysis 먼저 Histogram Analysis에 대해서 알아봅시다. 히스토그램이라면 가장 먼저 떠올리는 것이 중고등학생 때 배운 히스토그램 그래프일 것입니다. 변량을 각 계급으로 나눠 도수를 표현하는 것을 히스토그램이라고 배우셨을 텐데, Histogram Analysis도 똑같습니다!! 앞으로의 설명을 위해 각 계급을 b..