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데이터 사이언티스트 - 21세기 최고의 직업2025.01.191. 데이터 사이언티스트의 정의와 필요성 21세기 들어 정보와 데이터의 중요성이 급격히 증가했으며, 기업과 정부, 연구기관 등 다양한 분야에서 데이터의 수집과 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 직업이 바로 데이터 사이언티스트이다. 데이터 사이언티스트는 통계학자와 데이터 엔지니어와 구분되는 독특한 역할을 한다. 2. 데이터 사이언티스트의 매력과 인기도 데이터 사이언티스트 직업의 매력은 높은 수요와 보상, 다양한 산업에서의 활용, 기술 발전에 따른 지속적인 학습 기회, 사회적 가치 창출 등 다...2025.01.19
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T검증, 비모수 검증 이론 (심리학)2025.01.121. t 검증 t 검증은 두 표본의 평균 차이를 검증하는 통계 방법으로, t 분포는 자유도에 의해 규정되며 자유도가 증가할수록 z 분포에 근접합니다. t 검증의 사용 조건은 종속변수가 등간척도 이상, 표본이 무선적이고 독립적, 모집단이 정규분포, 모집단이 동질적이어야 합니다. 단일표본 t 검증, 독립표본 t 검증, 대응표본 t 검증 등의 공식이 있으며, t 검증의 크기에 대한 지표로 오메가 자승이 사용됩니다. 또한 t 검증의 신뢰구간 추정이 가능합니다. 2. 비모수 검증 비모수 검증은 정규성이나 등분산성 가정이 위반되거나 자료가 명...2025.01.12
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확률표집과 비확률 표집의 비교2025.05.071. 확률표집 확률 샘플링은 각 케이스의 샘플 확률을 전체적으로 표시하는 샘플링 방법입니다. 단순 랜덤 샘플링, 시스템 샘플링, 계층 샘플링, 계층 샘플링 등이 포함됩니다. 이 방법은 전체를 대표하는 샘플을 추출할 수 있어 샘플 오차 산출이 용이하지만 샘플의 규모가 크기 때문에 시간이 걸리는 단점이 있습니다. 2. 비확률표집 비확률 표집은 사용이 편리하고 샘플링 인원이 불특정하며 시간, 비용이 적은 등의 장점이 있는 반면 정확도가 낮아 샘플링 오차 취득이 어려운 단점이 있습니다. 할당 샘플링, 편의 샘플링, 유의 샘플링, 스노우볼 ...2025.05.07
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확률과 통계 - 뷔퐁의 바늘실험2025.01.161. 뷔퐁의 바늘 실험 프랑스의 수학자 뷔퐁 백작(Georges Louis Leclerc, Comte de Buffon)은 1733년 경에 원주율의 값을 계산하기 위하여 평행선이 그려져 있는 탁자에 바늘을 던지는 실험을 제시하였는데, 이 실험을 뷔퐁의 바늘이라고 합니다. 뷔퐁의 뜨개바늘 문제를 실험적으로 검사함으로써 확률의 개념을 이해하고 실험값을 처리하는 기본 기술을 익히고자 하였습니다. 2. 확률오차 확률오차는 측정값을 얻을때 추정되는 오차의 크기를 나타낸다. 어떤 측정값이 chi = bar { x } PLUSMINUS sigm...2025.01.16
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R데이터분석 출석수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. R datarium 패키지 내 jobsatisfaction 데이터셋 분석 1) 직업만족도점수의 상자그림을 성별로 나란히 그렸고, 상자그림을 통해 남성의 직업만족도점수의 중앙값은 여성보다 낮으며, 분포는 여성보다 넓게 퍼진 모습을 확인할 수 있었다. 2) 남성의 직업만족도점수 평균은 7.06, 여성의 직업만족도점수 평균은 6.87이었다. 3) 성별에 따른 직업만족도점수 평균의 차이는 없다고 할 수 있었다. 4) 교육수준에 따른 직업만족도점수 평균에서 적어도 하나 이상은 교육수준에 따라 유의미한 차이가 있다고 결론 내릴 수 있었다...2025.01.24
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정신건강의 정상과 비정상에 대한 이론을 바탕으로 자신의 견해 논하기2025.01.281. 정신건강의 정상과 비정상에 대한 이론 정신건강의 정상과 비정상을 구분하기 위한 다양한 이론적 관점이 존재합니다. 심리학적 관점에서는 개인의 적응 능력과 기능성을 중심으로 정상성을 판단하며, 의학적 관점에서는 병리적 증상과 진단 기준을 통해 정신질환 유무를 판단합니다. 또한 통계적 접근과 문화적 맥락을 고려한 상대적 기준도 중요합니다. 2. 정상과 비정상의 경계 정상과 비정상의 경계는 단순히 통계적 기준으로 판단할 수 없으며, 개인의 경험과 환경적 요인을 고려해야 합니다. 예를 들어, 우울증과 불안장애 사례를 통해 정상적인 스트...2025.01.28
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학생들의 IQ와 대학 합격률 분석2025.05.031. 임의의 한 학생이 대학에 합격할 확률 학생들의 IQ를 고려하지 않고 추가 정보가 주어지지 않은 경우, 임의의 한 학생이 대학에 합격할 확률은 520/1000 = 0.52, 즉 52%이다. 2. 임의의 한 학생이 IQ 125 이상일 확률 전체 학생 중 IQ가 125를 넘는 학생 수는 440명이고, 전체 학생 수는 1000명이다. 따라서, 임의로 한 학생을 택했을 때, 그 학생의 IQ가 125를 넘을 확률은 440/1000 = 0.44, 즉 44%이다. 3. 임의의 한 학생이 대학에 합격하면서 IQ도 125 이상일 확률 대학 합격...2025.05.03
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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기업이 식스시그마 프로젝트를 통해 얻을 수 있는 성과2025.01.121. 식스시그마 프로젝트 식스시그마는 1987년 모토로라에서 도입한 품질경영기법으로, 통계적 개념인 시그마를 활용하여 제품 및 서비스의 품질을 향상시키는 방법론입니다. 식스시그마 프로젝트를 통해 기업은 생산 불량률 감소, 생산성 향상, 고객만족도 증가, 비용 절감 등의 성과를 얻을 수 있습니다. 또한 연구개발 투자 증가, 신제품 및 신기술 개발, 시장 경쟁력 강화 등의 효과를 기대할 수 있습니다. 2. DMADV 방법론 DMADV 방법론은 식스시그마의 다양한 방법론 중 하나로, 새로운 제품을 만들거나 결함이 없는 성능을 내는 디자인...2025.01.12
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최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정2025.05.081. 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 최대 우도 추정은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 모델의 매개변수 값을 찾는 과정으로, 우도 함수를 최대화하는 매개변수 값을 추정합니다. 이 방법은 데이터가 주어진 상황에서 가장 가능성이 높은 모델의 매개변수를 선택함으로써 최적의 예측을 수행하는데 도움을 줍니다. 2. 확률 모델링 확률 모델링은 다양한 분야에서 데이터 분석과 예측에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 데이터로부터 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 ...2025.05.08
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