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
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귀무 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 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 reading생존 분석(Survival Analysis)의 개념과 적용 사례: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
‘생존 분석(Survival Analysis)’은 데이터 사이언스 분야에서 매우 중요한 개념이며, 생존 분석은 시간에 따른 사건 발생을 분석하는 강력한 통계적 도구로, 다양한
Continue reading데이터 정규화(Data Normalization) 방법과 이유, 샘플 코드: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
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
Continue reading중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT) 란? : 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT)란 무엇일까? 중심 극한 정리는 통계학의 기본 이론 중 하나로, 간단히 말해 “충분히 큰 크기의
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