Jayden`s

Simple Linear Regression(단순선형회귀)

1. 단순선형회귀모델을 만들기 위해 전제되어야 하는 조건들에 대해 찾아보시고 논해보세요. 두 변수가 선형관계에 있어야 합니다. 표본 추출이 무작위로 이뤄져야 합니다. 직선을 그리기 위해 최소 2개 이상의 데이터가 있어야합니다. 주어진 X값에서 오차의 평균은 0을 만족합니다.(Zero-conditional mean) 주어진 X값에서 오차들은 정규분포를 이뤄야 합니다.(Normality ; 정규성) 주어진 X값에서 오차들이 같은 정도로 퍼져 있어야 합니다.(homoscedasticity ; 등분산성) 주어진 X값에서 오차항들끼리는 독립이어야 합니다.(Independence ; 독립성) 위의 전제를 조금 더 자세히 살펴보자면 위와 같은 그림에서 모든 점을 지나는 직선을 그을 수는 없지만 어떤 직선을 기준으로 ..

[TIL]22.Section Challenge 및 복습

헷갈리거나 자세히 알고 싶은 내용 키워드 별로 정리해서 블로깅하기

[TIL]21.Session 복습

틈틈히 복습했다고 생각했는데 직관적으로 쉽게 설명이 안되는 개념들이 은근 있다. Sprint1 체크할 것 EDA : 수치(Statistics)와 그림(시각화)를 꼭 같이 보면서 데이터 확인할 것 Feature engineering Data manipulation Basic Derivative(미분) : 모델이 cost function의 최솟값을 찾을 때 사용(도함수=0) Sprint2 체크할 것 가설검정 : 데이터를 이용해서 검정 진행 -> 단, 데이터는 sample임 즉, 가설검정은 'sample이 population을 대변할 수 있느냐'를 보는 것 P-value 신뢰구간(Confident Interval) 베이지안 : 사전가설을 데이터(관측치)를 통해 사후가설로 업데이트 Sprint3 ..

베이지안 예시 풀이(Bayesian Problem example)

1번 At a certain stage of a criminal investigation, the inspector in charge is 60% convinced of the guilty of a certain suspect. Suppose now that a new piece of evidence that shows that the criminal has a left-handedness is uncovered. If 20% of population possesses this characteristic, how certain of the guilt of the suspect should the inspector now be if it turns out that the suspect is among th..

큰 수의 법칙, 중심극한정리 코드로 구현

1. 큰 수의 법칙 df3.describe() # 대략적인 데이터의 모수를 확인합니다. 대략 5000개만 가도 값이 비슷해지는 것을 확인할 수 있습니다. dat = [] np.random.seed(42) for i in np.arange(start = 0, stop = 18000, step = 100) : s = np.random.choice(df3, i) dat.append(s.var()) dat (pd .DataFrame(dat) .plot .line(color = '#4000c7') .axhline(y = 192, color = '#00da75') ); 표본의 수가 많아질수록 점차 분산값이 수렴하는 모습을 확인하였습니다. 2. 중심극한정리 sample_means = []..