Statistics Archives - DEEPLINK CORE Lab

5월 16, 2024 Data Science / etc.

Pitfalls of Statistics – Simpson’s Paradox

The Subtleties of Statistics Statistics uniquely deal with uncertainty and randomness, distinguishing it sharply from other mathematical topics that are

1월 24, 2024 Data Science / Think

데이터 사이언티스트(Data Scientist)란 무엇인가?

오늘은 ‘데이터 사이언티스트(Data Scientist)‘라는 직업에 대해 이야기해보고자 한다. 데이터 사이언스(Data Science)란? 쉽게 접근해보자면, 데이터 사이언스는 크게 데이터에서 의미있는 정보와 지식을

1월 20, 2024 AI Research / Data Science

시계열 분석 – 이동 평균 모델(MA, Moving Average Model): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

시계열 분석의 주요 영역 중 하나는 이동 평균 모델(Moving Average Model, MA)이다. 이 포스트에서는 MA 모델의 기본 원리와 이를 데이터

1월 16, 2024 AI Research / Data Science

데이터의 객체(Data Object)와 속성(Attributes) 유형: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

오늘은 데이터 사이언스의 핵심 개념 중 하나인 ‘데이터의 객체(Data Object)와 속성(Attributes) 유형’에 대해 알아보고자 한다. 데이터 객체란? 데이터 객체(Data Object)는

1월 15, 2024 AI Research / Data Science

다양한 결측치(Missing Data) 처리 방법: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

‘결측치(Missing Data)‘란 데이터 세트에서 관찰되지 않거나 기록되지 않은 값들을 의미한다. 다양한 이유로 데이터 수집 과정에서 일부 정보가 누락되거나, 기록되지 않아

1월 14, 2024 AI Research / Data Science

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

1월 11, 2024 AI Research / Data Science

선형 회귀와 다중 회귀의 이해와 Python 예제 코드: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

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

1월 10, 2024 AI Research / Data Science

다양한 통계적 검정 방법과 Python 샘플코드 및 분석: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

다양한 통계적 검정 방법 데이터 사이언스의 세계에서는 다양한 통계적 방법들이 중요한 역할을 한다. 이러한 방법들은 데이터를 분석하고, 숨겨진 패턴을 발견하며,

1월 7, 2024 AI Research / Data Science

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,

1월 4, 2024 AI Research / Data Science

모수적 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