데이터 공부하는 뉴욕킴

실험 (Experiment)정의: 결과를 만드는 과정 (Definition = the process of making outcome)임의 실험 (Random Experiment)정의: 여러 가능한 결과 중 하나로 이어지는 행동이나 과정 (An action or process that leads to one of several possible outcomes)공정한 실험: 특정 결과를 얻기 위해 조작되지 않은 공정한 실험 (The fair experiment that was not manipulated to get certain outcomes)특징: 결과를 확실하게 예측할 수 없는 경우, 이는 랜덤 실험이다 ("If the outcome may not be predicted with certainty, ..

범위(range) - 산포도를 나타내는 가장 간단한 통계치 - 가장 큰 값에서 가장 작은 값을 뺀 값 - 이상치에 민감(튀는 값이 하나만 있어도 범위가 매우 커짐) 분산(variance): Mean - Data value - 각 데이터가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지 - 데이터의 평균값을 구하고 모든 데이터에 평균을 뺴주면, 각 데이터가 평균에서 얼마나 떨어져있는지 알 수 있음 → 평균적인 편차  표준편차(standard deviation) - 분산에 제곱근을 한 값 사분위수 - 제1사분위수, 제2사분위수, 제3사분위수, 제4사분위수  - 범위는 이상치에 민감  mean : 10.3 median : 9.9mode : 최빈값 → N/A (2개 이상인 값이 없음) variance : 18.4 standard..

모집단과 표본:모집단(population)은 조사하고자 하는 전체 대상이나 개체들을 의미합니다. 예를 들어, 대통령 선거에 대한 대중 의견 조사의 경우, 대한민국의 성인 유권자가 모집단이 될 수 있습니다.표본(sample)은 모집단의 일부분을 나타냅니다. 무작위로 선택된 표본은 모집단을 대표할 수 있어야 합니다.모집단은 유한하거나(특정 비행기에 탑승한 모든 승객) 무한할 수 있습니다(지속적인 병행 공정에서 생산된 모든 콜라).모수와 통계량:모수(parameter)는 모집단에서 수집된 수치 정보를 나타냅니다. 모집단의 특성을 반영합니다. 예를 들어, 모집단의 평균 연령이나 인구 수 등이 모수가 될 수 있습니다.통계량(statistic)은 표본에서 얻은 수치 값입니다. 이 통계량은 모집단의 특성을 반영합니다..

통계학이 필요한 이유와 활용  예를 들어, 회사에서는 매달 공급업체에게 1만 개 이상의 송장을 지불하지만, 일부 송장이 잘못 지불되었다는 사실을 알게 되었습니다. 하지만, 모든 송장을 검토할 자원이 없기 때문에, 오류가 있는 송장의 비율을 추정하기 위해 일부 송장만을 선택하여 검토하기로 결정합니다. 이 경우, 오류가 있는 송장의 비율을 정확하게 추정하기 위해 얼마나 많은 송장을 샘플로 선택해야 하는지가 중요한 문제가 됩니다. 이와 같이, 사업 결정을 내리거나 부품을 만들 때, 통계학은 핵심 정보를 제공할 수 있습니다. 마케팅에서도 통계학은 중요한 역할을 합니다. 많은 기업들이 고객 데이터를 분석하기 위해 CRM(Customer Relationship Management)을 사용하고, 상관관계 분석이나 데..