1. 선형회귀 선형 회귀는 연속 값을 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 선형 회귀 모델은 두 변수 간의 관계를 설명하는 선형 방정식을 찾는 통계적 방법입니다. 선형 회귀 모델은 통계, 공학, 마케팅, 금융, 제조를 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다. 선형 회귀는 데이터를 설명하고 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 방법입니다. 2. 통계와 머신러닝 머신러닝의 등장으로 선형회귀는 주로 '지도 학습' 문제에서 사용됩니다. 선형회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하여 새로운 입력에 대한 출...

1. J. Neyman(네이만)과 E.S. Pearson(이곤 피어슨)의 업적과 교류 20세기 초 일군의 통계학자들이 작은 수의 데이터를 확률모형과 연결하여 분석, 추론하기 시작하면서 현대 통계학이 형성되기 시작했고, 널리 알려져 있다시피 20세기가 시작되자마자 나온 K.Pearson(칼 피어슨), W.Gosset(고셋) 등의 연구에 이어 통계적 검정법 연구에서 큰 획을 그은 인물은 R.A.Fisher(피셔), J.Neyman(네이만), E.S.Pearson(이곤 피어슨) 등이었다. 본 과제에서는 여러 통계학자들 중 서로 교류하고 ...