* 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 추정량(MLE)의 정의 1) 문제 정의 및 MLE의 도출 확률 밀도 함수(PDF) \( f(x; \theta) \) 가 주어진 연속형 확률 분포를 고려한다. 여기서, 모수 \( \theta \) 는 분포의 정의역(support)에는 영향을 주지 않는다고 가정한다. 즉, \( \theta \) 가 확률 변수 \( X \) 의 가능한 값들의 범위를 변경..

* 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. 단순 회귀 모델 1) 정의      - 단순 선형 회귀(linear regression) 모델은 독립 변수 \( x \)와 종속 변수 \( Y \) 사이의 관계를 다음과 같이 가정한다.        \[      Y_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i, \quad i = 1,2, ..., n      \]      - 여기서 \..

* 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..

* 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..

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* 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..