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딥러닝

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가설

연구계획서

표본평균의 모평균으로의 회귀

표본분산의 모분산으로의 회귀

회귀직선으로의 회귀

회귀평면으로의 회귀

확률변수

동전 한개 던지기의 확률변수

동전 여러개 던지기의 확률변수

주사위 던지기의 확률변수

갈톤보드의 확률변수

활쏘기의 확률변수

이변량 확률변수

확률변수의 독립

확률분포간의 관계

베르누이분포

이항분포

정규분포

기하분포

초기하분포

푸아송 분포

연속균등분포

지수분포

동전던지기와 큰수의 법칙

갈톤보드와 큰 수의 법칙

도수분포와 확률분포

표본추출

통계

자유도

표본통계량으로 집단의 모수 추정

실험계획과 완전확률화

확률화구획 실험설계

표본크기 결정

척도와 측도 scale and measure

쌍대비교(Pairwise comparison)

데이터

데이터 종류와 표현

정형데이터

데이터 선택과 분리

기준과 단위

회전단위 원주율 ( pi, π )

생성단위 자연상수 ( e )

당도 Brix

사분위표

도수분포표

교차표

1차원 직선좌표계

2차원 직교좌표계

3차원 직교좌표계

1차원 산점도

2차원 산점도

3차원 산점도

Q-Q plot

상자그림과 사분위표

도수분포 막대그래프와 확률질량함수

히스토그램

히스토그램과 확률밀도함수

사분위표

도수분포표

교차표

데이터 대표값

데이터 분포값

변동계수

모수

표본통계량

중심극한정리

표본평균으로 모평균 추정 - 모분산을 알고 표본크기가 큰 경우 : Z분포

표본평균으로 모평균 추정- 모분산을 모르는 경우 : t분포

표본분산으로 모분산 추정 : 카이제곱분포

표본비율로 모비율 추정 : t분포

표본비율로 모비율 추정 - 표본크기가 큰 경우 : Z분포

데이터분석

확률변수의 합

두 확률변수의 차이

대응된 두 확률변수 차이

독립된 두 확률변수 차이

두 확률변수의 편차곱

집단간분산과 집단내분산의 비

회귀제곱평균과 잔차제곱평균의 비

관측빈도수와 기대빈도수로 새로운 확률변수 생성

피어슨상관계수

결정계수

Z변환

카이제곱변환

t변환

F변환

표본평균과 모평균 비교 - 모분산을 알고 표본크기가 큰 경우 : Z검정

표본평균과 모평균 비교 - 모분산을 모르는 경우 : t검정

표본분산과 모분산 비교 - 모분산을 아는 경우 : 카이제곱검정

표본비율과 모비율 비교 - 모평균을 알고 표본크기가 큰 경우 : Z검정

표본비율과 모비율 비교 - 모비율을 아는 경우: Z검정

적합성검정 : 카이제곱검정

정규성가정 : 정규성검정

등분산가정 : 등분산검정

대응된 두 집단의 모평균 비교 : 대응표본 t검정

독립된 두 집단의 모평균 비교 : 독립표본 t검정

독립된 두 집단의 모평균 비교 - 모분산을 알고 표본크기가 큰 경우 : 독립표본 Z검정

대응된 두 변수의 모평균 비교 : 대응표본 t검정

독립된 두 집단의 모분산 비교 : F검정

두 집단의 모비율 비교 : t검정

한 범주형 변수로 구분된 여러 집단 모평균 비교 : 일원분산분석 F검정

두 범주형 변수로 구분된 여러 집단 모평균의 동일성(독립성) : 이원분산분석 F검정

대응된 여러 집단의 모평균 동일성 : 반복측정분산분석 F검정

한 범주형 변수로 구분된 여러 이산확률분포의 동일성(독립성) : 교차분석 피어슨카이제곱검정

두 이항변수의 확률분포 동일성(독립성) : 교차분석 맥니마검정

두 이항변수의 확률분포 동일성(독립성) : 교차분석 A/B검정

두 가설검정의 판별력 비교

두 연속형 확률변수의 상관 - 피어슨상관계수 : 상관분석 t검정

두 이항변수의 상관 - 카파상관계수 : 상관분석 F검정

범주형 확률변수와 연속형 확률변수의 상관 - 스피어만상관계수 : 상관분석 Spearman rank test

회귀직선의 적합성 - 결정계수 : 상관회귀분석 F검정

회귀평면의 적합성 - 수정결정계수 : 상관회귀분석 F검정

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