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데이터분석13

큰 수의 법칙(대수의 법칙): 확률과 통계의 핵심 개념 대수의 법칙, 흔히 큰 수의 법칙이라고도 불리는 이 개념은 확률과 통계학에서 중요한 역할을 합니다. 이는 실험이나 관찰을 반복할수록 결과가 기대값에 점점 가까워진다는 원리를 설명합니다. 이러한 특성은 도박, 금융, 보험, 그리고 데이터 분석 등 다양한 분야에서 실용적으로 활용됩니다.이번 글에서는 대수의 법칙의 정의, 역사적 배경, 수학적 원리, 일상적인 활용, 그리고 이 법칙의 한계를 상세히 알아보겠습니다.대수의 법칙의 뜻과 기본 개념대수의 법칙의 정의대수의 법칙은 실험 횟수를 무한히 늘리면, 개별 결과의 평균이 기대값에 수렴한다는 확률 이론입니다.예를 들어, 동전을 던지는 실험을 반복할수록 앞면이 나올 확률은 점점 50%에 가까워집니다.이는 평균값이 통계적 안정성을 가진다는 것을 의미하며, 예측 가능한.. 2024. 12. 19.
딥러닝 뜻과 활용: 인공지능 혁명의 핵심 기술 딥러닝은 인공지능의 핵심 기술로, 데이터를 학습해 문제를 해결하는 신경망 기반 기술입니다. 개념, 작동 원리, 주요 응용 사례를 통해 딥러닝의 세계를 알아보세요.딥러닝이란 무엇인가?딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 학습하고 추론할 수 있도록 돕는 인공지능(AI) 기술의 한 분야입니다.딥러닝의 정의기술 개념: 딥러닝은 데이터에서 패턴을 학습해 다양한 문제를 해결하는 신경망 기반 기술입니다.이름의 유래: "딥"은 여러 층(layer)을 가진 신경망 구조에서 파생되었습니다.AI의 한 분야: 딥러닝은 기계 학습(machine learning)의 하위 분야입니다.딥러닝과 머신러닝의 차이머신러닝: 사람이 주요 특징(feature)을 지정해 학습합니다.딥러닝: 특징 추출 과정을 자동화하여 더 복잡한 데이터 분석이 가능합니다.. 2024. 11. 29.
페르소나 뜻 : Persona, 마케팅과 심리학에서의 의미와 활용법 페르소나(Persona)는 심리학과 마케팅에서 자주 사용되는 개념으로, 다양한 상황에서 다채롭게 응용되는 용어입니다. 본 글에서는 페르소나의 기본적인 뜻과 이를 활용하는 방법, 그리고 실제 적용 사례 등을 자세히 살펴보겠습니다.페르소나의 정의와 의미심리학에서의 페르소나 개념프로이트와 융의 개념: 페르소나는 심리학자 칼 융(Carl Jung)이 제시한 개념으로, 개인이 사회에서 보여주는 외적인 모습이나 역할을 의미합니다.사회적 역할과 내면의 차이: 개인의 진정한 자아와는 다소 거리가 있지만, 대인관계에서 나타나는 ‘사회적 얼굴’로 볼 수 있습니다.마케팅에서의 페르소나고객 페르소나: 마케팅에서는 특정 제품이나 서비스를 소비할 가능성이 높은 가상의 고객 모델을 페르소나라고 합니다.타깃 고객 이해를 위한 도구:.. 2024. 11. 13.
회귀분석 뜻과 활용: 데이터 분석의 핵심 기법 이해하기 회귀분석의 정의와 개념회귀분석이란 무엇인가회귀분석은 변수들 간의 관계를 분석하여 하나의 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 파악하는 통계적 기법입니다.주로 독립 변수(설명 변수)와 종속 변수(반응 변수) 사이의 관계를 분석하여 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다.회귀분석의 목적회귀분석을 통해 특정 변수들의 변화가 결과 변수에 어떻게 영향을 미치는지 정량적 추정을 가능하게 합니다.다양한 분야에서 데이터를 기반으로 미래 예측이나 인과 관계 분석을 수행하기 위한 중요한 도구로 사용됩니다.회귀분석의 종류와 유형단순 회귀분석단순 회귀분석은 하나의 독립 변수를 사용하여 종속 변수와의 선형 관계를 모델링합니다.주로 직선 형태의 관계를 가정하여 변수 간의 상관성을 분석하며, 데이터를 통해 단일 변수의 변화가 결과에 미치.. 2024. 11. 10.
유의확률(P-value)의 이해와 활용: 통계적 판단의 핵심 지표 유의확률(P-value)이란?유의확률(P-value)의 정의유의확률은 통계적 검정에서 얻어진 결과가 관찰된 데이터에서 우연히 나타날 확률을 의미합니다. 다시 말해, 실험이나 관찰 결과가 우연히 발생할 가능성을 수치로 나타낸 값입니다. 예를 들어, 특정 가설이 맞다고 할 때 그 가설이 틀릴 가능성을 유의확률로 표현할 수 있습니다.P-value가 나타내는 의미P-value는 귀무가설이 참이라는 가정하에 현재 관측된 결과보다 극단적인 결과가 나타날 확률입니다. P-value가 작을수록 결과가 우연히 발생했을 가능성은 낮아지며, 이 경우 대립가설을 채택할 가능성이 높아집니다.통계적 유의성 판단 기준통계적으로 유의미한 결과를 확인하기 위해 유의수준(보통 0.05 또는 0.01로 설정)을 미리 정합니다. P-val.. 2024. 11. 4.
로지스틱 회귀분석 완벽 이해하기 로지스틱 회귀분석이란?로지스틱 회귀분석의 정의로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)은 종속 변수가 범주형(이진형, 다항형 등)인 경우에 유용한 통계적 분석 기법입니다. 특정 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 적합하며, 확률에 기반한 분석 모델로 널리 활용됩니다.선형 회귀분석과의 차이점로지스틱 회귀분석은 선형 회귀와 달리 결과값이 범주형 데이터를 다루기에 결과를 확률로 반환합니다. 이를 통해 특정 사건이 발생할 가능성(0에서 1 사이의 값)을 예측할 수 있습니다.로지스틱 함수(Sigmoid Function) 사용결과값을 확률로 변환하기 위해 시그모이드 함수를 적용합니다. 이를 통해 예측값을 0과 1 사이의 확률로 조정하여 해석하기 쉽게 합니다.로지스틱 회귀분석의 기본 개념오즈 비율(Odds.. 2024. 11. 3.

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