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2025년 4월 3일 (목)

  • 07:222025년 4월 3일 (목) 07:22 차이 역사 +2,078‎ 새글 무작위 순열 ‎ 새 문서: 무작위 순열(random permutation)은 특정 집합에 포함된 원소들의 순서를 무작위로 섞은 결과를 의미한다. 이는 통계적 샘플링, 시뮬레이션, 알고리즘 설계 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 특히 무작위성과 공정성을 확보하는 데 중요하다. ==개념== n개의 서로 다른 원소로 이루어진 집합 S = {1, 2, ..., n}이 있을 때, 그 순서를 임의로 섞은 결과를 무작위 순열이라고 한... 최신 태그: 시각 편집
  • 07:122025년 4월 3일 (목) 07:12 차이 역사 +2,362‎ 새글 난수 생성기 ‎ 새 문서: 난수 생성기(random number generator, RNG)는 무작위적인 수열을 생성하는 알고리즘 또는 장치를 말한다. 컴퓨터에서는 대부분 '''의사난수 생성기(pseudorandom number generator)'''를 사용하며, 이는 완전히 무작위는 아니지만 통계적으로 무작위처럼 보이는 수열을 생성한다. ==개념== 난수 생성기는 다음 두 종류로 나뉜다: *'''의사난수 생성기(Pseudorandom Number Generator, PRNG)''' **초기... 최신 태그: 시각 편집
  • 07:112025년 4월 3일 (목) 07:11 차이 역사 +1,900‎ 새글 선형 결합 ‎ 새 문서: 선형 결합(linear combination)은 여러 개의 수, 벡터, 함수, 확률 변수 등에 대해 각 항에 어떤 상수를 곱하고 그것들을 더한 형태를 의미한다. 수학 전반과 통계학, 선형대수학, 확률이론 등에서 기본적인 개념으로 널리 사용된다. ==정의== 어떤 대상들 X₁, X₂, ..., Xₙ과 실수 계수 a₁, a₂, ..., aₙ이 있을 때, 다음과 같은 형태를 그들의 '''선형 결합'''이라고 한다: a₁X... 최신 태그: 시각 편집
  • 07:022025년 4월 3일 (목) 07:02 차이 역사 +2,328‎ 새글 기댓값의 선형성 ‎ 새 문서: 기댓값의 선형성(linearity of expectation)은 여러 확률 변수의 선형 결합의 기댓값이 각 변수의 기댓값의 선형 결합과 같다는 성질을 말한다. 이 성질은 '''확률 변수들이 서로 독립일 필요 없이 항상 성립'''한다는 점에서 매우 강력하고 널리 사용된다. ==정의== 확률 변수 X, Y에 대해 다음이 항상 성립한다: P(X와 Y는 어떤 관계든 가능) E[X + Y] = E[X] + E[Y] 보다 일반적으로,... 최신 태그: 시각 편집
  • 06:492025년 4월 3일 (목) 06:49 차이 역사 +1,770‎ 새글 조건부 확률 ‎ 새 문서: 조건부 확률(conditional probability)은 어떤 사건 B가 이미 발생했다는 조건 하에서 사건 A가 발생할 확률을 의미한다. 이는 사건 간의 '''의존 관계'''를 분석하는 데 사용되며, 두 사건이 독립인지 여부를 판단하는 데에도 활용된다. ==정의== 조건부 확률은 다음과 같이 정의된다: P(A | B) = P(A ∩ B) / P(B), 단 P(B) > 0 *P(A | B): 사건 B가 일어난 조건 하에서 사건 A가 일어날 확률... 최신 태그: 시각 편집
  • 06:422025년 4월 3일 (목) 06:42 차이 역사 +3,265‎ 새글 공리적 확률 이론 ‎ 새 문서: 공리적 확률 이론(axiomatic probability theory)은 확률을 엄밀한 수학적 체계로 정의하기 위해 공리(axiom)를 도입한 이론이다. 이 이론은 1933년 콜모고로프(Kolmogorov)에 의해 체계화되었으며, 확률 공간(probability space)을 기반으로 확률을 정의하고 다루는 방법을 제공한다. ==개요== 공리적 확률 이론은 확률을 측정하는 수학적 방법으로, 확률 공간이라는 구조를 통해 사건(even... 최신 태그: 시각 편집
  • 06:212025년 4월 3일 (목) 06:21 차이 역사 +3,188‎ 새글 라스 베가스 알고리즘 ‎ 새 문서: 라스 베가스 알고리즘(Las Vegas Algorithm)은 무작위성을 도입하여 문제를 해결하는 알고리즘의 한 종류로, 항상 정확한 결과를 보장하지만 실행 시간은 무작위 변수에 따라 달라질 수 있다. 이러한 알고리즘은 결과의 정확성이 중요한 경우에 사용되며, 실행 시간이 평균적으로는 효율적일 수 있으나 최악의 경우 시간이 길어질 수 있다. ==개요== 라스 베가스 알고리즘... 최신 태그: 시각 편집
  • 06:202025년 4월 3일 (목) 06:20 차이 역사 +3,004‎ 새글 몬테 카를로 알고리즘 ‎ 새 문서: 몬테 카를로 알고리즘(Monte Carlo Algorithm)은 복잡한 수치 계산, 최적화, 통계적 추정 문제 등을 해결하기 위해 무작위 샘플링(random sampling)을 활용하는 확률적 시뮬레이션 기법이다. 이 알고리즘은 해의 정확도와 계산 비용 사이의 균형을 맞추며, 다양한 분야에서 근사적 해답을 얻기 위해 사용된다. ==개요== 몬테 카를로 알고리즘은 복잡한 문제에 대해 결정론적 방법... 최신 태그: 시각 편집

2025년 3월 31일 (월)

  • 08:482025년 3월 31일 (월) 08:48 차이 역사 +9,897‎ 새글 아파치 스파크 데이터프레임 API ‎ 새 문서: 아파치 스파크 데이터프레임 API(Apache Spark DataFrame API)는 대규모 분산 데이터 처리 환경에서 구조화된 데이터를 다루기 위한 고수준 인터페이스를 제공한다. 이 API는 SQL 쿼리와 유사한 문법을 통해 데이터의 필터링, 집계, 조인(join) 등의 연산을 손쉽게 수행할 수 있도록 설계되었으며, Catalyst 옵티마이저(Catalyst Optimizer)와 Tungsten 실행 엔진(Tungsten Execution Engine)의 지원... 최신 태그: 시각 편집
  • 08:452025년 3월 31일 (월) 08:45 차이 역사 +6,521‎ 새글 아파치 스파크 데이터프레임 ‎ 새 문서: 아파치 스파크 데이터프레임(Apache Spark DataFrame)은 아파치 스파크(Apache Spark)에서 제공하는 분산 데이터 구조로, SQL 테이블과 유사하게 스키마(schema)를 기반으로 데이터를 저장하고 조작할 수 있다. 이 데이터 구조는 대규모 분산 데이터 처리 환경에서 효율적인 데이터 분석과 변환을 지원하며, 스파크 SQL(Spark SQL), 머신러닝(MLlib), 그래프 처리(GraphX) 등 다양한 컴포넌... 최신 태그: 시각 편집
  • 08:442025년 3월 31일 (월) 08:44 차이 역사 −495‎ 스파크 DataFrame ‎ 아파치 스파크 데이터프레임 문서로 넘겨주기 최신 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
  • 07:572025년 3월 31일 (월) 07:57 차이 역사 +4,557‎ 새글 아파치 스파크 디플로이 모드 ‎ 새 문서: 아파치 스파크 디플로이 모드(Apache Spark Deploy Mode)는 스파크 애플리케이션을 실행할 때 사용되는 배포 방식으로, 애플리케이션의 실행 환경 및 클러스터 리소스 관리 방식을 결정한다. 디플로이 모드에 따라 스파크 애플리케이션의 실행 방식, 성능, 확장성이 달라지며, 다양한 클러스터 매니저와 통합하여 운영할 수 있다. ==개요== 아파치 스파크는 대규모 데이터를... 최신 태그: 시각 편집

2025년 3월 29일 (토)

  • 10:092025년 3월 29일 (토) 10:09 차이 역사 +41‎ 새글 가설 검정 ‎ 통계적 가설 검정 문서로 넘겨주기 최신 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
  • 10:042025년 3월 29일 (토) 10:04 차이 역사 +2,208‎ 새글 제2종 오류 ‎ 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... 최신 태그: 시각 편집
  • 10:032025년 3월 29일 (토) 10:03 차이 역사 +2,062‎ 새글 제1종 오류 ‎ 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... 최신 태그: 시각 편집
  • 10:012025년 3월 29일 (토) 10:01 차이 역사 +2,176‎ 새글 유의 수준 ‎ 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,... 최신 태그: 시각 편집
  • 09:572025년 3월 29일 (토) 09:57 차이 역사 +2,282‎ 새글 T-통계량 ‎ 새 문서: t-통계량(t-statistic)은 표본에서 계산된 통계량이 귀무가설(null hypothesis) 하에서 얼마나 극단적인지를 나타내는 지표로, 주로 모집단의 분산을 알 수 없을 때 사용된다. t-분포를 따르며, t-검정(t-test)에서 핵심적인 역할을 한다. ==개념== t-통계량은 표본 평균과 귀무가설 하의 평균의 차이를 표준 오차로 나눈 값이다. 이는 관측된 표본 평균이 귀무가설에서 기대하는... 최신 태그: 시각 편집
  • 09:552025년 3월 29일 (토) 09:55 차이 역사 +2,285‎ 새글 잔차 ‎ 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... 최신 태그: 시각 편집
  • 08:472025년 3월 29일 (토) 08:47 차이 역사 +2,397‎ 새글 자유도 (통계) ‎ 새 문서: 자유도(degrees of freedom, df)는 통계에서 표본 또는 통계량 계산에 사용되는 독립적인 값의 수를 의미한다. 자유도는 통계 검정, 분산 추정, 회귀 분석 등 다양한 통계적 분석에서 핵심적인 개념이다. ==개념== 어떤 제약 조건 하에서 자유롭게 변할 수 있는 데이터의 수를 자유도라고 한다. 예를 들어, 평균을 이미 알고 있는 표본에서 나머지 값들이 평균을 만족해야 하... 최신 태그: 시각 편집
  • 08:452025년 3월 29일 (토) 08:45 차이 역사 +1,296‎ 통계적 가설 검정 p-값 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
  • 08:302025년 3월 29일 (토) 08:30 차이 역사 +2,866‎ 새글 통계적 가설 검정 p-값 ‎ 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...
  • 08:042025년 3월 29일 (토) 08:04 차이 역사 +2,558‎ 귀무가설 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
  • 08:012025년 3월 29일 (토) 08:01 차이 역사 +3,571‎ 새글 평균으로의 회귀 ‎ 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... 최신 태그: 시각 편집
  • 08:012025년 3월 29일 (토) 08:01 차이 역사 +39‎ 새글 파일:평균으로의 회귀 예시 그래프.png ‎편집 요약 없음 최신
  • 07:572025년 3월 29일 (토) 07:57 차이 역사 +2,041‎ 새글 도박사의 오류 ‎ 새 문서: 도박사의 오류(Gambler's fallacy)는 독립적인 확률 사건에서 과거의 결과가 미래의 결과에 영향을 준다고 잘못 믿는 인지적 오류를 의미한다. 이 오류는 도박뿐만 아니라 투자, 스포츠 베팅 등 다양한 분야에서 잘못된 판단을 유발할 수 있다. ==개요== 도박사의 오류는 독립적인 사건들이 연속해서 발생할 때, 이전 결과가 미래의 결과에 영향을 미칠 것이라는 잘못된 믿... 최신 태그: 시각 편집
  • 07:562025년 3월 29일 (토) 07:56 차이 역사 +2,785‎ 새글 단위근 ‎ 새 문서: 단위근(Unit Root)은 시계열 데이터가 정상성을 갖추지 못하고 비정상적인 특성을 보일 때 나타나는 현상으로, 시계열 내에 단위근이 존재하면 데이터의 평균과 분산이 시간이 지남에 따라 일정하지 않음을 의미한다. ==개요== 단위근은 시계열 분석에서 데이터의 정상성 여부를 평가하기 위해 중요한 개념이다. 만약 시계열에 단위근이 존재하면, 해당 데이터는 추세... 최신 태그: 시각 편집
  • 07:532025년 3월 29일 (토) 07:53 차이 역사 +3,584‎ 새글 정상성 ‎ 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. ==... 최신 태그: 시각 편집
  • 07:522025년 3월 29일 (토) 07:52 차이 역사 +80‎ 새글 파일:정상성이 있는 데이터와 없는 데이터.png ‎편집 요약 없음 최신
  • 07:492025년 3월 29일 (토) 07:49 차이 역사 +2,400‎ 새글 P-값 ‎ 새 문서: p-값(p-value)은 통계적 가설 검정에서 관찰된 결과가 귀무가설 하에서 우연히 발생할 확률을 나타내는 값이다. 이 값은 0과 1 사이의 확률로 표현되며, 검정 결과의 유의성을 판단하는 데 중요한 역할을 한다. ==개요== p-값은 귀무가설(null hypothesis)이 참일 때, 관측된 데이터보다 극단적인 결과가 나타날 확률을 의미한다. 일반적으로 p-값이 작을수록 우연에 의한 결과... 최신 태그: 시각 편집
  • 07:212025년 3월 29일 (토) 07:21 차이 역사 +72‎ 엑셀 회귀 데이터 분석 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
  • 07:202025년 3월 29일 (토) 07:20 차이 역사 +41‎ 새글 파일:엑셀 회귀 분석 도구 결과 예시.png ‎편집 요약 없음 최신
  • 07:192025년 3월 29일 (토) 07:19 차이 역사 +15‎ 엑셀 회귀 데이터 분석 ‎편집 요약 없음 태그: 시각 편집
  • 07:112025년 3월 29일 (토) 07:11 차이 역사 +6,736‎ 새글 엑셀 회귀 데이터 분석 ‎ 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
  • 07:062025년 3월 29일 (토) 07:06 차이 역사 +2,821‎ 새글 핀버트 (FinBERT) ‎ 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... 최신 태그: 시각 편집

2025년 3월 27일 (목)

  • 14:482025년 3월 27일 (목) 14:48 차이 역사 +2,410‎ 새글 평균 절대 백분율 오차 ‎ 새 문서: 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)는 예측값과 실제값 사이의 오차를 실제값에 대한 백분율로 나타낸 후, 그 절대값의 평균을 구하는 평가 지표이다. 이를 통해 모델의 예측 정확도를 직관적으로 백분율로 표현할 수 있다. ==개요== MAPE는 회귀 분석, 시계열 예측, 경제 및 금융 분야 등에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용된다. 예측 오차... 최신 태그: 시각 편집
  • 14:462025년 3월 27일 (목) 14:46 차이 역사 +1,992‎ 새글 평균 제곱 오차 ‎ 새 문서: 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)는 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 제곱하여 평균한 값으로, 회귀 분석 및 머신러닝 모델의 성능 평가에 널리 사용된다. ==개요== 평균 제곱 오차는 예측 오차의 제곱 값을 평균 내어 계산한다. 오차를 제곱함으로써 음수와 양수가 상쇄되는 것을 방지하며, 큰 오차에 더 큰 페널티를 부여한다. 이로 인해 모델이 큰 오차를 최소화하... 최신 태그: 시각 편집

2025년 3월 22일 (토)

2025년 3월 20일 (목)

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