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[ Practical Statistics for Data Scientists : 데이터 과학을 위한 통계 ] 의 내용을 스터디하면서 정리한 내용입니다. 1. 위치 추정 : 데이터를 살표보는 가장 기초적인 단계는 각 피처(변수)의 ‘대푯값’을 구하는 것이다. 이는 곧 대부분의 값이 어디쯤 위치 하는지 (중심경향성)을 나타내는 추정값이다. 중심경향도란, 데이터들을 종합하여 그 중심을 이루는 값이 어느 정도가 될지를 구한 것 이다. 1. 평균 ( mean, average ) : 대푯값을 구하는 것으로 대표적으로 생각할 수 있는 방법이다. 평균은 모든 값의 총합을 값의 계수로 나눈 값으로 계산이 용의하고 사용하기도 편하다. 그러나 데이터를 대표로 하는 값으로 적당하지 않다. 평균을 의미하는 기호로 $ \bar{..

CH2. 데이터와 통계량 01 . 데이터의 수집 001. 용어 - 변수 : 어떠한 대응관계로 변화하는 수, 혹은 함수관계로 대응하며 주어진 범위 안에서 변화하는 수 -> 변수는 데이터로 구성되고, 데이터를 근거로 변수의 특성을 파악 - 데이터 : 조사의 목적에 맞는 변수를 기반으로, 표본으로부터 수집된 자료 002. 척도 [ 적절한 데이터를 구성하기 위한 기준 ] 1. 범주형 척도 : 명목척도, 서열척도 : 하나하나 구분이 되어있는것 - 명목 척도 : 이름이나 명칭을 숫자를 부여하지만 수치에 의미가 없음 ex, 남 1 / 여 0 -> 남자와 1 / 여자와 0 은 서로 관계가 없음 - 서열 척도 ( 순서 척도 ) : 명목척도의 특징을 가지고 있으면서, 순서를 가짐 ex, 1등 2등 ,, 2. 연속형 척도 ..