딸기는 저온숙성하면 당도가 높아진다 : 모수가설검정논문 작성
데이터논문 작성 딸기의 상품가치 데이터셋 : 모의실험형 데이터논문 작성 가설검정논문 작성 딸기는 저온숙성하면 당도가 높아진다 : 모수가설검정논문 작성 REPOSITORY 데이터셋 OPEN No Contents LIBRARY DATA SCIENCE – 모수가설검정 데이터종류 OPEN 확률변수 OPEN 정규분포 OPEN 대응된 두 확률변수의 차이평균 OPEN 집단의 변동과 개체의 변동 OPEN 모집단모수와 표본통계량 OPEN 대표값 OPEN 대응된 두 집단의 모평균 비교: 대응표본 t검정 […]
딸기의 상품가치 데이터셋 : 모의실험형 데이터논문 작성
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독립적인 두 확률밀도함수의 곱과 합은 확률분포인가?
CONTENTS 곱(product)은 확률밀도함수가 되나 합(sum)은 정규화가 필요합니다. 1. 독립적인 두 확률밀도함수의 곱 확률변수 X와 Y가 독립(independent)일 때,그들의 공동확률밀도함수(Joint PDF) 는 개별 확률밀도함수의 곱으로 표현됩니다. $$f_{X,Y}(x, y) = f_X(x) f_Y(y)$$ (1) 비음수 조건$$f_X(x) geq 0, quad f_Y(y) geq 0 Rightarrow f_{X,Y}(x, y) = f_X(x) f_Y(y) geq 0$$ (y)≥0 이므로 곱도 항상 0 이상입니다.(2) 정규화 조건확률밀도함수는 다음 […]
베이지안 추론 ?
CONTENTS 베이지안 추론 1 Videos 베이지안 추론 3:32 베이지안(Baysian)은 모수를 확률변수로 봅니다. 베이지안 추론은 관측된 데이터로 모수의 사전분포를 사후분포로 갱신하는 과정입니다 모수의 사전분포는 데이터 관측 이전의 모수에 대한 정보입니다. 데이터분포 $f(x mid theta)$의 형태는 통계모델의 가정에 의해 결정되며, 이를 관측값 $x$를 고정하고 모수 $theta$의 함수로 해석한 것이 우도함수 $L(theta mid x)$입니다. $$L(theta mid x) propto […]
설명형 데이터셋
데이터셋 설명형 데이터셋 모의실험형 데이터셋 통합형 데이터셋 검증형 데이터셋 모수가설검정 대응표본 t검정 독립표본 t검정 일원분산분석(1-way ANOVA) F검정 상관분석 t검정 단순선형회귀분석 F검정 단순선형회귀분석 t검정 비모수가설검정 교차분석 카이제곱검정 연관분석 카이제곱검정 다변량정규분포 예측모델 고정효과 선형모델 – ANOVA, BLUE 랜덤효과 선형모델 – BLUP 혈통 혼합선형모델 – PBLUP 유전체 혼합선형모델 – GBLUP 유전 혼합선형모델 – ssGBLUP 데이터 범주형 변수로 개체의 […]
한우 염색체 22, 25번에 위치하는 3개의 유전변이와 근내지방 및 등심, 설도의 지방함량과의 연관성 분석
Figure Animation (A) rs799031002 (B) rs209494671 (C) rs210204777 (A) rs799031002 (B) rs209494671 (C) rs210204777 목차 Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print 구글문서 MS워드 Print 구글문서 MS워드 Abstracts This study investigates the association between genetic polymorphisms located on chromosomes 22 and 25 and intramuscular fat (IMF) content in Hanwoo cattle. Three single nucleotide polymorphisms […]
최대우도법?
CONTENTS 최대우도법은 주어진 데이터로 모델하는 확률분포의 모수를 계산하는 방법론입니다. 최대우도법(Maximum Likelihood Method)을 통해 최대가능도추정량이 도출됩니다. 최대가능도추정량(Maximum Likelihood Estimator, MLE)은 추출한 표본데이터에서 우도(가능도)를 최대로 하는 모수의 추정량을 나타내는 수식입니다. https://www.datadata.link/wp-content/uploads/2025/02/ANIMATION-최대우도법-1.mp4 최대우도법 최대우도법(Maximum Likelihood Method, MLM)은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 확률분포의 모수(parameter)를 점추정하는 방법론입니다. 최대우도법에서는 우도함수(likelihood function) $L$을 최대화하는 모수 값 $hat {theta_{MLE}}$을 최적화 알고리즘으로 찾습니다. […]
연속확률분포에서 분위수와 누적분포함수의 관계는?
CONTENTS 역함수 관계입니다. 분위수(Quantile, $Q(p)$)는 주어진 누적확률값($p$) 보다 큰 누적확률을 가지는 확률변수값 중 가장 작은 값($x$)을 변환하는 함수입니다. $ x=Q(p)$ 누적분포함수(CDF, $F(x)$)는 $-infty$에서 주어진 확률변수값($x$)까지의 누적확률($p$)을 반환하는 함수입니다. $p=F(x)$ 분위수 분위수 $Q(p)$는 누적확률 $p$에 해당하는 확률변수값 $x$를 반환합니다. 즉, 분위수는 분위수(Quantile, $Q(p)$)는 주어진 누적확률값($p$) 보다 큰 누적확률을 가지는 확률변수값 중 가장 작은 값($x$)을 변환하는 함수입니다. […]
조건부사건(A|B)과 곱사건(A$\cap$B)의 표본공간은 같은가?
CONTENTS 조건부사건과 곱사건은 표본공간이 다릅니다. 조건부사건(A|B)의 표본공간은 조건이 되는 사건(B)입니다. 곱사건(A$cap$ B)의 표본공간은 전체 표본공간($Omega$)입니다. 조건부사건의 표본공간 조건부사건 $A|B$는 어떤 기준 사건 $B$가 이미 발생했음을 전제로 합니다. 즉, 조건부사건 $A|B$는 원래의 표본공간 $Omega$가 아니라, 조건이 되는 사건 $B$에 의해 제한되어 새로운 표본공간 $B$에서 정의됩니다. 즉, 조건부사건 $A|B$의 표본공간은 원래의 전체 표본공간 $Omega$에서 부분집합인 $B$로 축소됩니다. […]
두 확률변수가 독립이면 두 확률변수의 사건간 모든 조합도 독립인가?
CONTENTS 네 그렇습니다. 그 역도 성립합니다. 두 확률변수가 독립이면 결합확률분포는 주위확률분포의 곱으로 표현됩니다. 두 확률변수 사이의 관계 두 확률변수 사이의 관계는 확률변수 간의 종속성(dependency), 독립성(independence), 상관성(correlation), 조건부 관계(conditional relationship) 등을 통해 설명됩니다. 독립 관계 두 확률변수가 독립(independent)이라면, 하나의 확률변수 값이 다른 확률변수 값에 영향을 미치지 않습니다. 종속 관계 두 확률변수가 독립이 아니라면, 하나의 확률변수 값이 […]