문제3) 추정통계의 표본과 불편 추정량 답) 1. 모집단의 통계량 도출, 추정통계의 개념 전수조사가 불가능한 모집단의 통계량 구하기 위해, 모집단에서 표본을 추출하여 모집단의 통계량을 추정하는 통계 기법 2. 추정통계의 표본과 불편 추정량 가. 추정통계의 표본의 설명 모집단에서 표본은 n개 추출 할 수 있으며, 추출한표본은 각각 평균과 분산을 통해 모집단을 추정 가능 표본의 평균을 Xn, 분산을 Sn이라고 할때, 이것들을 표본통계량(추정량)이라고 함 모집단의 평균은 표본평균의 평균을 이용하여 추정하고, 모집단의 분산은 표본분산의 평균을 이용하여 추정 모수를 추정하는 값들을 '추정량'이라 함 표본의 평균은 모집단의 평균과 같은 특성이 있음 추정량의 기대값과 모수의 차이가 적을수록, 모집단의 통계량을 추정하..

문제6) 귀납적사고(Inductive Reasoning)와 기계학습(Machine-Learning)에 대하여 설명하시오. 답) 1. 귀납적 사고를 활용한 학습, 기계학습 귀납적 사고 기계 학습 구체적인 사실에서 일반적인 원리를 도출하는 귀납적 사고를 활용하여, 다양한 데이터에서 학습을 통해 기계학습의 예측 모델을 생성할 수 있음 2. 귀납적 사고의 개념 및 절차 가. 귀납적 사고와 연역적 사고의 개념 항목 귀납적 방법 연역적 방법 개념 구체적이고 특수한 사실등을 바탕으로 일반적인 원리를 도출 일반적인 원리로부터 구체적인 사실이나 원리를 추론, 검증함 절차 선조사 -> 후이론 선이론 -> 후조사 조사(관찰) -> 일반화 -> 이론 이론 -> 가설 -> 조사(관찰) -> 일반화 사례 A 가 죽었다 > B 가..

문제8) 빅데이터 분석에서 상관관계 (Correlation) 와 인과관계 (Causation) 에 대하여 비교하여 설명하시오 답) 1. 두 결과의 관계 분석. 상관관계(Correlation)와 인과관계(Causation) 개념 비교 구분 상관관계(Correlation) 인과관계(Causation) 개념 변수간의 선형 관계(양/음/무의 관계)를 표현하는 수학적 함수관계 선행하는 한 변인이 후행하는 다른 변인의 원인이 되고 있다고 믿어지는 실험적 관계 개념도 상관관계는 원인이 아닌 다른 변수에 의한 변화에 초점, 인과관계는 결과도출시 원인에 초점 2. 상관관계(Correlation)와 인과관계(Causation) 상세 비교 구분 상관관계(Correlation) 인과관계(Causation) 분석목적 두 가지 ..

문제12) 베르누이 분포 (Bernoulli distribution)와 기하 분포 (Geometric Distribution) 답) 1. 베르누이 분포와 기하 분포 관계 확률변수가 가질 수 있는 값이 이산형인 이산형 확률변수의 분포는 베르누이 분포와 기하 분포등이 있음 2. 베르누이 분포와 기하 분포 설명 가. 베르누이 분포 상세 설명 구분 설명 개요 베르누이 시행 : 시행의 결과가 두 가지로 나타나는 경우 베르누이 확률변수 : 성공의 확률이 p라면, 베르누이 시행에서 성공을 1에, 실패를 0에 대응시키는 확률변수 베르누이 분포 : 베르누이 확률변수의 확률 분포. 즉, 상호 배반인 두 가지 가능한 결과 중하나를 갖는 베르누이 시행을 나타내는 확률분포 수식 성공확률 p, 실패확률 (1-p) X의 표본공간 ..

문제 9) 독립표본 t-검정(Independent t-test)과 대응표본 t-검정(Paired t-test) 답) 1. 두 집단 이하의 평균 차이 검정, t-test(t-검정)의 개요 두 집단 이하의 표본 평균 간의 차이를 검증하고자 할 때 이용되는 평균 차이 검정 기법 2. 독립표본 t-검정(Independent t-test)의 설명 구분 설명 개념 서로 독립적인 두 집단간의 평균(또는 비율)이 서로 차이가 있는지 확인하기 위한 검정방법 각기 다른 두 모집단을 대표하는 표본들을 독립적으로 추출하여 표본 평균을 비교함으로써모집단 간의 유사성을 검정하는 방법 조건 두 표본 집단의 등분산성 가정 충족 필요 두 개의 표본이 서로 관계 없는 모집단에서 추출 되었을 것. 표본 간에는 아무런 관계가 없을 것. 가..