Today, we delve into one of the fundamental theories in data science: Bayes’ Theorem. This theorem provides a powerful framework
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p-값(p-value)의 이해: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
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
Continue reading귀무 가설(Null Hypothesis)과 대립 가설(Alternative Hypothesis)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
오늘은 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 개념인 ‘귀무 가설(Null Hypothesis)’과 ‘대립 가설(Alternative Hypothesis)’에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 가설은 실험적
Continue reading베이즈 정리(Bayes’ Theorem)의 근본적인 이해와 활용: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
오늘은 데이터 사이언스의 근본적인 이론 중 하나인 ‘베이즈 정리(Bayes’ Theorem)’에 대해 정리해보고자 한다. 베이즈 정리(Bayes’ theorem), 어떤 사건이 서로 배반하는
Continue reading조건부 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,
Continue reading모수적 방법(Parametric Methods)과 비모수적 방법(Non-Parametric Methods)이란?: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
모수적 방법 (Parametric Methods)이란? 모수적 방법은 모집단이 특정 분포(대개 정규 분포)를 따른다고 가정하는 통계적 분석 방법이다. 이러한 방법은 분포의 특정
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