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시계열 분석 – 자기회귀 모델(AR, Autoregressive Model): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

시계열 데이터 분석(Time Series Analysis)을 알아봄에 있어서 고전적 시계열 모델들을 먼저 살펴보고자 한다. 그중 자기회귀 모델(AR, Autoregressive Model)은 “현재는 과거에

시계열 데이터 분석(Time Series Analysis)은 시간에 따른 데이터의 변화와 패턴을 분석하는 통계적 접근법이다.시계열 데이터는 금융, 경제, 기상학, 심리학 등 다양한

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

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

오늘은 데이터 분석에서 자주 사용되는 두 가지 회귀 방법, 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 방법은 비슷한

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

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

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

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