데이터 사이언스 Archives - DEEPLINK CORE Lab

데이터의 정규 분포 특성: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

데이터가 정규 분포를 따른다는 가정은 데이터 사이언스와 통계학에서 매우 중요한 역할을 하며, 정규 분포의 이해는 분석의 정확도와 신뢰성을 높이는 데

통계적 검정에서 데이터 분석과 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있는 통계학에서 매우 중요한 개념인 ‘p-값(p-value)‘에 대해 알아보도록 하자. p-값의 정의와

“선형 회귀(Linear Regression)“와 “다중 회귀(Multiple Regression)“는 데이터 분석과 예측 모델링에서 널리 사용되는 두 가지 회귀 분석 방법이다. 이들의 주요 차이점은

오늘은 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 개념인 ‘귀무 가설(Null Hypothesis)’과 ‘대립 가설(Alternative Hypothesis)’에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 가설은 실험적

오늘은 데이터 사이언스의 근본적인 이론 중 하나인 ‘베이즈 정리(Bayes’ Theorem)’에 대해 정리해보고자 한다. 베이즈 정리(Bayes’ theorem), 어떤 사건이 서로 배반하는

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