6.4 Maximum Likelihood Estimation
·
통계
* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 이론 정리1. 최대 우도 추정(MLE) 정의   1) 확률 변수 \( X_1, X_2, \dots, X_n \)가 특정 확률 분포를 따르며, 이 분포가 미지의 매개변수 \( \theta \)에 의존한다고 가정한다.   2) 주어진 표본 데이터를 관찰했을 때, 가장 가능성이 높은 매개변수 값을 찾는 방법을 최대 우도 추정(MLE)이라고 한다.   3) 우도 함수(likelih..
6.3 Order Statistics
·
통계
* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 1. 이론 정리1) 정의 및 개요 Order Statistics(순서 통계량)이란 랜덤 표본에서 관측된 데이터를 크기 순서대로 정렬한 통계량을 의미한다. 이는 비모수적 추론(nonparametric inference)과 강건한 절차(robust procedures)에서 중요한 역할을 하며, 샘플 중앙값(sample median), 샘플 범위(sample range), 경험적..
6.2 Point Estimation -Exploratory Data Analysis
·
통계
* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 1. 이론 정리1) 탐색적 자료 분석(EDA)의 개념 탐색적 자료 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)은 데이터를 시각적으로 표현하고 기본적인 통계를 계산하여 데이터의 구조를 이해하는 과정이다. 이를 통해 데이터의 분포, 중심 경향, 변동성, 이상치(outlier) 등을 파악할 수 있다. EDA는 주로 다음과 같은 기법을 사용한다. - 줄기-잎 그림..
6.1 Point Estimation -Descriptive Statistics
·
통계
* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 1. 이론 정리1) 정의 및 개념 - 기술 통계(Descriptive Statistics): 데이터를 요약하고 시각화하여 주요 특징을 이해하기 위한 통계 기법. 이는 평균, 중앙값, 분산과 같은 기술적 척도를 사용하여 데이터를 이해하는 데 도움을 준다. - 기술 통계는 데이터의 패턴을 파악하거나 특정 요약 값을 계산하여 복잡한 데이터를 간결하게 표현한다. 2) 주요 정의 히..
5.9 Distributions of Functionsof Random Variables -Limiting Moment-Generating Functions
·
통계
* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 1. 이론 정리1) 제한 모멘트-생성 함수 (Limiting Moment-Generating Functions)   - 정의: 모멘트-생성 함수(moment-generating function, MGF)는 확률 분포의 모멘트를 계산하거나 특성을 분석하는 데 사용하는 도구입니다.   - 제한 MGF: 확률 변수 \( X_n \)의 MGF \( M_{X_n}(t) \)가 어떤 ..
5.8 Distributions of Functionsof Random Variables -Chebyshev’s Inequality and Convergence in Probability
·
통계
* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 1. 이론 정리1) Chebyshev의 부등식 (Chebyshev's Inequality) Chebyshev의 부등식은 확률 분포의 분산을 기반으로, 확률 변수가 평균으로부터 특정 거리만큼 떨어질 확률의 상한을 제공합니다. 정의: 확률 변수 \( X \)가 평균 \( \mu \)와 분산 \( \sigma^2 \)를 가진다면, 모든 \( k > 0 \)에 대해: \[P(|X ..
VirtualJin
AI in the Metaverse