중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT)는 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 핵심 이론이다.“모집단의 분포가 무엇이든 간에, 표본의 평균은 정규 분포를
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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,
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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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