조건부 확률은 어떤 사건이 일어날 확률을 다른 사건이 이미 발생했다는 조건 하에서 평가하는 것이다. 이 개념은 의사 결정, 예측 모델링,
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Tag: 데이터 사이언스
생존 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
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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
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제1종 오류(Type I error)와 제2종 오류(Type II error)의 차이점은 무엇인가?: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
제1종 오류 (Type I Error) 제2종 오류 (Type II Error) 차이점 이 두 오류 사이의 균형을 맞추는 것은 통계적 분석에서
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탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis) 이란?: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA)이란 데이터를 분석하기 전에 데이터의 주요 특성을 이해하고, 데이터에 숨겨진 패턴, 이상치, 구조 등을 탐색하는
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상관 관계(Correlation)와 인과 관계(Causation)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
상관 관계 (Correlation) 인과 관계 (Causation) 차이점 상관 관계와 인과 관계의 구분은 데이터를 분석하고 해석할 때 매우 중요하다.데이터에서 상관 관계를
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정규 분포(Normal distribution)와 이항 분포(Binomial distribution)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
정규 분포 (Normal Distribution) 이항 분포 (Binomial Distribution) 주요 차이점 이 두 분포는 통계학에서 매우 중요하며, 다양한 종류의 데이터를 이해하고
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