본문 바로가기

귀퉁이 서재

검색하기
귀퉁이 서재
프로필사진 Baek Kyun Shin

  • 전체 글 보기 (259)
    • 데이터 분석 (33)
    • 머신러닝 (22)
    • 컴퓨터 비전 (14)
    • OpenCV (33)
    • 자연어 처리 (NLP) (14)
    • 논문 리뷰 (7)
    • 캐글 (Kaggle) (11)
    • 블로그 프로젝트 (17)
    • 토이(Toy) 프로젝트 (5)
    • 책과 사유 (100)
    • 회고 (3)
Guestbook
Notice
  • 소개(About)
Recent Comments
Recent Posts
Archives
Link
  • Github
관리 메뉴
  • 글쓰기
  • 방명록
  • RSS
  • 관리

목록큰 수의 법칙 (1)

귀퉁이 서재

DATA - 11. 표본 분포, 대수의 법칙, 중심극한정리

확률 변수, 확률 분포, 확률 표본, 표본 분포 우선, 용어에 대해서 확실하게 정리하고 넘어가겠습니다. 관심 대상인 모집단(Population)의 특성에 대해 알고자 할 때, 모집단 전체를 관찰할 수는 없습니다. 따라서 모집단으로부터 그 일부를 무작위로 뽑아 관측한 결과로부터 모집단 전체의 특성, 즉 모수(Parameter)를 추론하게 되는데, 이렇게 뽑은 모집단의 일부를 표본(Sample)이라고 합니다. 추론에는 통계량(Statistic)이라 불리는 표본의 함수가 사용되는데, 통계량의 분포, 즉 표본 분포를 알아야 합니다. 확률 변수(Random variable)란 무작위 실험을 했을 때, 특정 확률로 발생하는 각각의 결과를 수치 값으로 표현한 변수를 말합니다. (이름을 임의 변수라고 지었다면 직관적으..

데이터 분석 2019. 4. 14. 01:02
Prev 1 Next

Blog is powered by kakao / Designed by Tistory

티스토리툴바