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조건부 확률의 개념과 계산 방법: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

조건부 확률은 어떤 사건이 일어날 확률을 다른 사건이 이미 발생했다는 조건 하에서 평가하는 것이다. 이 개념은 의사 결정, 예측 모델링,

‘생존 분석(Survival Analysis)’은 데이터 사이언스 분야에서 매우 중요한 개념이며, 생존 분석은 시간에 따른 사건 발생을 분석하는 강력한 통계적 도구로, 다양한

일반적인 데이터 정규화 방법 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization) Z-점수 정규화(Z-Score Normalization) 로버스트 정규화(Robust Scaling) 정규화 방법에 따른 차이를 차트로 확인하기 데이터

모수적 방법 (Parametric Methods)이란? 모수적 방법은 모집단이 특정 분포(대개 정규 분포)를 따른다고 가정하는 통계적 분석 방법이다. 이러한 방법은 분포의 특정

제1종 오류 (Type I Error) 제2종 오류 (Type II Error) 차이점 이 두 오류 사이의 균형을 맞추는 것은 통계적 분석에서

중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT)란 무엇일까? 중심 극한 정리는 통계학의 기본 이론 중 하나로, 간단히 말해 “충분히 큰 크기의

탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)이란 데이터를 분석하기 전에 데이터의 주요 특성을 이해하고, 데이터에 숨겨진 패턴, 이상치, 구조 등을 탐색하는

상관 관계 (Correlation) 인과 관계 (Causation) 차이점 상관 관계와 인과 관계의 구분은 데이터를 분석하고 해석할 때 매우 중요하다.데이터에서 상관 관계를

점 추정 (Point Estimation) 구간 추정 (Interval Estimation) 차이점 점 추정과 구간 추정은 각각 다른 상황과 요구 사항에 따라 선택되며,

정규 분포 (Normal Distribution) 이항 분포 (Binomial Distribution) 주요 차이점 이 두 분포는 통계학에서 매우 중요하며, 다양한 종류의 데이터를 이해하고