프라하의 봄

[ADsP 이론 29] 회귀분석 기초와 가정, 최소제곱법과 선형성·독립성·등분산성·비상관성·정상성 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 회귀분석 기초, 단순·다중회귀와 최소제곱법, 선형성·독립성·등분산성·비상관성·정상성 가정과 진단 방법 핵심 정리회귀분석은 3과목에서 문제 수가 가장 많은 파트 중 하나야기본 개념과 회귀 가정, 가정을 확인하는 방법까지 확실하게 잡아보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 29탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : 통계분석 - 회귀분석 ▶ [이론 28] 상관분석 피어슨 vs 스피어만 보러가기 1. 회귀분석이란독립변수(X)가 종속변수(Y)에 어떤 영향을 주는지 식으로 나타내고 예측하는 분석이야단순선형회귀식 : Y = β0 + β1X + ε 용어뜻독립변수 (설명변수)영향을 주는 변수 X종속변수 (반응변수)영향을 받는 변수 Y회귀계수 β1X가 1 증가할 때 Y의 평균 변화량오차 ε모형이 설명하지 못..

[ADsP 이론 28] 상관분석 피어슨 vs 스피어만, 상관계수 해석과 반비례 함정 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 상관분석 피어슨 상관계수 vs 스피어만 순위상관계수, 상관계수 해석과 반비례·인과관계 함정 핵심 정리상관분석은 47·48·49회 3회 연속 나온 3과목 단골 파트야피어슨·스피어만 구분과 "반비례" 같은 함정 표현까지 확실하게 잡아보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 28탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : 통계분석 - 상관분석 ▶ [이론 27] 모수·비모수 검정과 t검정·카이제곱 보러가기 1. 상관분석이란두 변수 사이에 선형적인 관계가 있는지, 그 방향과 강도를 알아보는 분석이야상관관계는 같이 움직이는 경향일 뿐, 인과관계(원인과 결과)를 뜻하지 않아 지표특징공분산두 변수가 함께 변하는 정도, 단위에 따라 크기가 달라짐상관계수공분산을 표준화한 값, −1 ≤ r ≤ 1, 단위 영향 없음 ..

[ADsP 이론 27] 모수·비모수 검정과 t검정·카이제곱, 일표본·독립표본·대응표본 t검정과 교차분석 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 모수 검정과 비모수 검정 차이, 일표본·독립표본·대응표본 t검정과 카이제곱 검정(교차분석) 핵심 정리검정 파트는 "이 상황엔 어떤 검정을 써야 할까?"를 묻는 문제가 자주 나와모수·비모수 구분과 t검정 3종류, 카이제곱 검정까지 확실하게 잡아보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 27탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : 통계분석 - 통계적 추론 ▶ [이론 26] 가설검정과 1종·2종 오류, p값 보러가기 1. 모수 검정 vs 비모수 검정 구분모수 검정비모수 검정분포 가정모집단 분포(정규성) 가정분포 가정 필요 없음사용 정보평균, 분산 등 모수순위, 부호자료 척도등간척도, 비율척도명목척도, 서열척도언제 쓰나표본이 충분하고 정규성 만족표본이 작거나 정규성 불만족 비모수 검정은 가정이 적은 대..

[ADsP 이론 26] 가설검정과 1종·2종 오류, 귀무·대립가설과 유의수준·p값 해석 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 가설검정 귀무가설·대립가설, 1종 오류·2종 오류와 유의수준·p값 해석 핵심 정리가설검정은 47·48·49회 3회 연속 나온 3과목 단골 개념 파트야1종·2종 오류와 유의수준, p값 판단까지 헷갈리지 않게 확실하게 잡아보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 26탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : 통계분석 - 통계적 추론 ▶ [이론 25] 기술통계 대표값·산포도·왜도·첨도 보러가기 1. 가설검정이란표본 데이터를 보고 모집단에 대한 주장이 맞는지 통계적으로 판단하는 방법이야 가설뜻예시귀무가설 (H0)차이가 없다, 효과가 없다 (기존 주장)신약과 기존 약의 효과는 같다대립가설 (H1)연구자가 입증하고 싶은 주장신약의 효과가 더 좋다 검정은 항상 귀무가설을 기준으로 "기각한다 / 기각하지 못한..

[ADsP 이론 25] 기술통계 대표값·산포도·왜도·첨도, 평균·중앙값·최빈값 비교와 변동계수 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 기술통계 대표값·산포도·왜도·첨도, 평균·중앙값·최빈값 크기 비교와 변동계수 계산 핵심 정리기술통계는 데이터를 숫자 몇 개로 요약하는 방법이야분포 모양에 따른 평균·중앙값·최빈값 순서와 변동계수 비교까지 확실하게 잡아보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 25탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : 통계분석 - 통계학 개론 ▶ [이론 24] 기대값·분산 계산과 선형변환 보러가기 1. 기술통계란수집한 데이터를 표, 그래프, 요약 숫자로 정리해서 특징을 파악하는 통계야크게 중심(대표값), 퍼짐(산포도), 모양(왜도·첨도) 세 가지를 봐 구분지표대표값 (중심)평균, 중앙값, 최빈값, 절사평균산포도 (퍼짐)범위, 사분위수범위, 분산, 표준편차, 변동계수분포 모양왜도, 첨도 2. 대표값 지표뜻특징평균..

[ADsP 이론 24] 기대값·분산 계산과 선형변환, E(aX+b)·Var(aX+b) 공식과 독립 확률변수 분산 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 기대값과 분산 계산, 선형변환 E(aX+b)·Var(aX+b) 공식과 독립 확률변수의 합·차 분산 핵심 정리기대값·분산은 3과목에서 직접 계산하는 문제로 자주 나오는 파트야공식 몇 개만 정확히 외우면 바로 점수로 연결되니까 확실하게 잡아보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 24탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : 통계분석 - 통계학 개론 ▶ [이론 23] 확률분포 이산형 vs 연속형 보러가기 1. 기대값 E(X)기대값은 확률변수가 평균적으로 가질 것으로 기대되는 값이야이산형 : E(X) = Σ x × P(X = x)연속형 : E(X) = ∫ x × f(x) dx X012P(X = x)0.20.50.3x × P(x)00.50.6 E(X) = 0 + 0.5 + 0.6 = 1.1확률의 합이 ..

[ADsP 이론 23] 확률분포 이산형 vs 연속형, 이항·포아송·정규·지수분포와 확률밀도함수 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 확률분포 이산형 vs 연속형, 이항·포아송·정규·지수분포 구분과 확률밀도함수 특징 핵심 정리확률분포는 "이 분포는 이산형일까 연속형일까?"를 묻는 문제로 3과목에서 꾸준히 나와분포 종류 구분과 확률밀도함수 함정까지 확실하게 잡아보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 23탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : 통계분석 - 통계학 개론 ▶ [이론 22] 척도 4종과 표본추출 방법 보러가기 1. 확률변수와 확률분포확률변수는 실험 결과에 숫자를 붙인 변수야확률분포는 그 확률변수가 어떤 값을 얼마의 확률로 갖는지 나타낸 거고 구분이산형 확률변수연속형 확률변수값의 형태셀 수 있는 값 (0, 1, 2, …)구간 안의 모든 실수 값예시불량품 개수, 방문자 수키, 몸무게, 대기시간확률 표현확률질량함수 (P..

[ADsP 이론 22] 척도 4종과 표본추출 방법, 단순·계통·층화·군집추출과 표본오차 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 측정 척도 4종(명목·서열·등간·비율)과 표본추출 방법(단순무작위·계통·층화·군집), 표본오차 vs 비표본오차 핵심 정리통계 파트의 첫걸음은 "데이터를 어떻게 재고, 어떻게 뽑느냐"야47회에 출제된 척도·계통추출·비표본오차 포인트를 예시와 함께 정리해보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 22탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : 통계분석 - 통계학 개론 ▶ [이론 21] 이상값 탐지와 상자그림·IQR 보러가기 1. 측정 척도 4종 척도특징예시가능한 연산명목척도단순히 구분·분류만 함성별, 혈액형, 거주 지역같다 / 다르다서열척도순서(대소)는 있지만 간격은 의미 없음학년, 만족도(상·중·하), 등수순서 비교등간척도간격이 일정하지만 절대 0이 없음온도(℃), IQ, 연도덧셈·뺄셈비율척도간격 일..

[ADsP 이론 21] 이상값 탐지 방법과 상자그림·IQR 계산, ESD와 이상값 처리 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 이상값(Outlier) 탐지 방법, 상자그림 해석과 IQR 이상값 기준 계산, ESD·이상값 처리 방법 핵심 정리이상값과 상자그림은 47·48·49회 3회 연속 나온 3과목 단골 계산·해석 파트야IQR 상한·하한 계산과 상자그림 꼬리 방향 해석까지 확실하게 잡아보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 21탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : R 기초와 데이터 마트 - 이상값 탐색 ▶ [이론 20] 결측값 처리 방법 보러가기 1. 이상값(Outlier)이란?이상값은 다른 데이터들과 동떨어지게 크거나 작은 값이야입력 실수일 수도 있지만, 사기 거래 탐지처럼 이상값 자체가 중요한 정보일 수도 있어 구분예시나쁜 이상값입력 오류(키 1,700cm), 측정 장비 오류의미 있는 이상값카드 부정 사용, ..

[ADsP 이론 20] 결측값 처리 방법, 완전분석법·평균대치법·단순확률대치법·다중대치법 총정리 (+기출변형문제)

ADsP 결측값(Missing Value) 처리 방법, 결측 유형(MCAR·MAR·MNAR)과 완전분석법·평균대치법·단순확률대치법·다중대치법 핵심 정리결측값 처리는 "이 설명은 어떤 대치법인가"를 구분하는 문제가 나와49회에 출제된 완전분석법 vs 평균대치법 함정까지 대치법별 특징을 정리해보자 ADsP 기초이론 정리 시리즈 20탄!!!과목 : 3과목 데이터 분석세부 영역 : R 기초와 데이터 마트 - 결측값 처리 ▶ [이론 19] 데이터 마트와 요약변수·파생변수 보러가기 1. 결측값이란?결측값(Missing Value)은 값이 기록되지 않고 비어 있는 데이터야, R에서는 NA로 표시돼결측값을 잘못 처리하면 분석 결과가 왜곡되거나 데이터가 크게 줄어들 수 있어 2. 결측값 발생 유형 유형의미예시완전 무작위..