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| 새글 18:45 | 스키마 문제 차이역사 +462 221.148.21.231 토론 (새 문서: ( 외부 ) 스키마 ( 개념 ) 스키마 ( 내부 ) 스키마 설명: 외부 스키마: 사용자나 응용 프로그램이 데이터베이스를 어떻게 바라보는지를 정의하는 논리적 구조입니다. 개념 스키마: 데이터베이스 전체의 논리적 구조를 나타내며, 개체 간 관계와 제약 조건 등을 정의합니다. 내부 스키마: 데이터가 실제로 저장되는 방식과 물리적 구조를 정의합니다.) 태그: 시각 편집: 전환됨 | ||||
| 새글 10:04 | 제2종 오류 차이역사 +2,208 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 제2종 오류(Type II error)는 통계적 가설 검정에서 '''귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)이 거짓임에도 불구하고''' 이를 기각하지 않는 오류를 의미한다. 이는 실제로 효과나 차이가 존재함에도 불구하고 이를 발견하지 못하는 경우로, '''거짓 부정(false negative)'''이라고도 한다. ==개념== 가설 검정에서 두 가지 오류가 발생할 수 있다: *제1종 오류: H<sub>0</sub>이 참인데 기...) 태그: 시각 편집 | ||||
| 새글 10:03 | 제1종 오류 차이역사 +2,062 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 제1종 오류(Type I error)는 통계적 가설 검정에서 '''귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)이 참임에도 불구하고''' 이를 잘못 기각하는 오류를 의미한다. 이는 검정 과정에서 가장 심각하게 여겨지는 오류 중 하나로, '''거짓 경고(false alarm)'''에 해당한다. ==개념== 가설 검정에서 두 가지 오류가 발생할 수 있다: *제1종 오류: 귀무가설이 참인데도 기각함 *제2종 오류: 귀무가...) 태그: 시각 편집 | ||||
| 새글 10:01 | 유의 수준 차이역사 +2,176 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 유의 수준(significance level, α)은 통계적 가설 검정에서 귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)을 기각할 기준이 되는 임계값이다. 보통 0.05, 0.01, 0.10과 같은 값을 사용하며, 제1종 오류(Type I error)를 허용하는 최대 확률을 의미한다. ==개념== 유의 수준은 "귀무가설이 참일 때, 이를 기각할 확률이 얼마나 되어야 괜찮다고 판단할 것인가?"를 정하는 기준이다. *α = 0.05일 경우,...) 태그: 시각 편집 | ||||
| 새글 09:55 | 잔차 차이역사 +2,285 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 잔차(residual)는 통계학에서 관측값과 예측값 사이의 차이를 의미한다. 회귀분석(regression analysis)에서 잔차는 각 관측치가 회귀직선에서 얼마나 떨어져 있는지를 나타내며, 모델의 예측오차를 측정하는 데 사용된다. ==개념== 선형 회귀모형에서는 다음과 같은 식이 기본이 된다: Y<sub>i</sub> = Ŷ<sub>i</sub> + e<sub>i</sub> *Y<sub>i</sub>: 실제 관측값 *Ŷ<sub>i</sub>: 예측값 (회귀식...) 태그: 시각 편집 | ||||
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새글 08:45 | 통계적 가설 검정 p-값 2개 바뀜 역사 +4,162 [AlanTuring (2×)] | |||
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08:45 (최신 | 이전) +1,296 AlanTuring 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
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08:30 (최신 | 이전) +2,866 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: p값(p-value)은 통계적 가설 검정에서 귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)이 참이라는 전제 하에, 현재의 데이터와 같거나 더 극단적인 결과가 나올 확률을 의미한다. p값은 관측된 데이터가 귀무가설과 얼마나 일치하는지를 수치적으로 표현하는 지표이다. == 개념 == p값은 검정통계량(test statistic)이 특정 값보다 크거나 작을 확률을 계산하여 구한다. 이 확률이 미리 정...) | |||
| 새글 08:01 | 평균으로의 회귀 차이역사 +3,571 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 섬네일|평균으로의 회귀 예시 그래프 평균으로의 회귀(regression toward the mean)는 통계학에서 관측값이 극단적인 값을 보일 경우, 다음 측정에서는 평균에 더 가까운 값으로 이동하는 경향이 있다는 현상을 말한다. 이 개념은 프랜시스 골턴(Francis Galton)에 의해 처음 정식화되었으며, 유전학 연구에서 부모의 키와 자식의 키 간...) 태그: 시각 편집 | ||||
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08:01 | (올리기 기록) [AlanTuring (3×)] | |||
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08:01 AlanTuring 토론 기여님이 파일:평균으로의 회귀 예시 그래프.png 파일을 올렸습니다 | ||||
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07:52 AlanTuring 토론 기여님이 파일:정상성이 있는 데이터와 없는 데이터.png 파일을 올렸습니다 | ||||
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07:20 AlanTuring 토론 기여님이 파일:엑셀 회귀 분석 도구 결과 예시.png 파일을 올렸습니다 | ||||
| 새글 07:53 | 정상성 차이역사 +3,584 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 섬네일|정상성이 있는 데이터와 없는 데이터 정상성(Stationarity)은 시계열 데이터의 평균(mean), 분산(variance), 자기상관(autocorrelation) 등 통계적 특성이 시간에 따라 일정하게 유지되는 성질을 의미한다. 이 개념은 경제, 금융, 기상 등 다양한 분야의 시계열 분석 및 예측 모형 구축에 필수적인 전제 조건으로 사용된다. ==...) 태그: 시각 편집 | ||||
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새글 07:21 | 엑셀 회귀 데이터 분석 3개 바뀜 역사 +6,823 [AlanTuring (3×)] | |||
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07:21 (최신 | 이전) +72 AlanTuring 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
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07:19 (최신 | 이전) +15 AlanTuring 토론 기여 태그: 시각 편집 | ||||
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07:11 (최신 | 이전) +6,736 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 엑셀 회귀 데이터 분석은 엑셀의 내장 도구인 분석 도구 팩(Analysis ToolPak)을 이용하여 회귀 분석을 수행하는 방법으로, 데이터 간의 관계를 파악하고 예측 모델을 수립하는 데 활용된다. ==개요== 엑셀은 사용이 간편한 스프레드시트 프로그램으로, 통계 분석 기능 중 하나인 회귀 분석을 통해 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 분석할 수 있다. 분석 도구 팩을 활성...) 태그: 시각 편집 | |||
| 새글 07:06 | 핀버트 (FinBERT) 차이역사 +2,821 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: FinBERT는 금융 분야의 문서 및 텍스트에 특화된 BERT 기반의 언어 모델로, 금융 뉴스, 보고서, 주가 관련 문서 등에서 감성 분석 및 의미 파악에 활용된다. ==개요== FinBERT는 기존 BERT 모델을 금융 도메인에 맞게 추가 학습(fine-tuning)한 변형 모델이다. 주로 금융 텍스트의 감성 분석 작업에 사용되어, 금융 시장의 감정 및 의견을 정량화하고 투자 결정, 리스크 관리 등에...) 태그: 시각 편집 | ||||
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