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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{..

[ Practical Statistics for Data Scientists : 데이터 과학을 위한 통계 ] 의 내용을 스터디하면서 정리한 내용입니다. 1. 데이터의 종류 : 데이터의 종류에는 크게 두가지가 있다. '수치형 데이터' , '범주형 데이터'가 있다. 1. 수치형 데이터 : 숫자를 이용해 표현할 수 있는 데이터 a. 연속형 데이터 ( 구간형, 실수형, 수치형데이터 ) : 일정 범위 안에서 어떤 값이든 취할 수 있는 데이터 Ex, 풍속, 지속시간 b. 이산 데이터 ( 정수형, 횟수 데이터 ) : 횟수와 같은 정수값만 취할수있는 데이터 Ex, 사건의 발생빈도 2. 범주형데이터 : 가능한 범주 안의 값만을 취하는 데이터 = 목록, 열거 요인, 명목, 다항형데이터 도시명 - 범위가 정해진 값들 a. ..