통계 기초 개념과 공식을 6시간만에 끝내드립니다ㅣ 고려대 통계학과 x AI연구원 강의 ㅣ회귀분석, 점추정, 가설검정, 대응표본, 분산분석, 일원배치 등
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- čas přidán 10. 09. 2024
- #통계 #빅데이터 #메타코드m
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[강사 이력 ]
1. 고려대학교 통계학 전공
2. FBA Quant 팀장
3. 크래프트테크놀로지스 AI Researcher
4. 투자자산운용사
5. SQLD, ADsp
6. Tensorflow Developer Certificate
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첫 댓글이네요 감사합니다 잘보겠습니다 ㅎㅎ
선생님 안녕하세요, 강의 너무너무 잘보고 있습니다.
설명이 넘 깔끔하고 이해 잘되게 해주시는 것 같아요! (무엇보다 잘생기셨습니다)
표본 분포에 대해서 질문이 두 개 있어서 댓글 남깁니다.
1. 샘플링을 하는 모집단은 변하지 않는다가 가정인가요?
모집단이라는 게 현실적으로 생각해보면 절대 고정되어 있지 않고 계속 변할 것 같거든요.
우리나라 인구 전체의 키 평균을 구한다 해도, 죽는 사람 새로 태어나는 사람이 계속 생기면서 모집단 자체도 변경될 것 같아서요.
(샘플링을 딱 한 날 한 시에 고정해서 여러번 하지 않는 이상)
2. 위에랑 비슷한 질문 같은데, 모집단을 특정하는 방법이 있나요?
예를들어 공장에서 물건을 만들고 달마다 200개씩 샘플링해서 검사 한다고 치면,
그 달에 만든 전체 물건을 모집단으로 둬야 하는건가요? 아니면 제 마음대로 1년동안 생산한 모든 물건을 모집단으로 둬도 되는건가요?
안녕하세요 :) 좋은 말씀 감사합니다.
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1. 모집단의 변화에 대한 고려는 통계적 추론 시 중요한 요소입니다. 샘플링 이론에서는 모집단이 고정되어 있다고 가정하는 경우가 많지만, 현실에서는 모집단이 시간에 따라 변할 수 있습니다. 인구의 예시처럼, 사망과 출생으로 인해 모집단의 구성이 달라질 수 있죠. 이런 경우, 모집단의 변화를 고려하여 표본 추출 방법과 시기를 적절히 조정해야 합니다. 예를 들어, 정기적으로 표본을 추출하거나, 모집단의 변화를 반영할 수 있는 층화 샘플링 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
2. 모집단의 정의는 연구 목적과 대상에 따라 달라질 수 있습니다. 공장 생산 물건의 예시에서, 월별로 품질 관리를 하는 경우라면 해당 월에 생산된 물건을 모집단으로 정의하는 것이 타당할 것입니다. 반면, 연간 생산량의 품질을 평가하고자 한다면 1년 동안 생산된 모든 물건을 모집단으로 정의할 수 있겠죠. 중요한 점은 연구 목적에 부합하는 모집단을 명확히 정의하고, 그에 맞는 표본 추출 방법을 선택하는 것입니다. 모집단을 지나치게 넓게 정의하면 표본의 대표성이 떨어질 수 있고, 너무 좁게 정의하면 연구 결과의 일반화에 한계가 있을 수 있습니다.
라고 챗지피티가 답하네요 도움이 되셨길..
32:54
안녕하세요 강의 잘 들어 주셔서 감사합니다~
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