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노력에는 지름길이 없으니까요
비선형적인 상황에서 써볼 수 있음. 유명하진 않으나 언급해주셨음 범주형 데이터에 대해서도 적용할 수 있음! 상호정보 상관계수 (Mutual Information Coefficient)두 변수 간의 상호 정보를 측정변수 간의 정보 의존성을 바탕으로 비선형 관계를 탐지서로의 정보에 대한 불확실성을 줄이는 정도를 바탕으로 계산범주형 데이터에 대해서도 적용 가능상호정보 상관계수를 그림으로 확인해보기보라색 점들은 X와 Y 간의 비선형 관계를 나타냄상호 정보 값은 0.90으로 표시되어 있으며, 이는 두 변수 간의 강한 비선형 의존성을 의미 ☑️ 두 변수가 범주형 변수일 때☑️ 비선형적이고 복잡한 관계를 탐지하고자 할 때
모수 상관계수, 비모수 상관계수로 나뉘어지는데,대표적인 모수 상관계수가 피어슨 상관계수!그리고 비모수 상관계수의 대표로는 스피어만, 켄달의 타우 상관계수가 있다. 모수통계방법 : 어떤 분포를 알며 모수값(예를 들면 평균이나 분산) 또한 안다는 가정하에 분석하는 방법비모수통계방법: 모집단의 모수성을 가정을 하지 않고 하는 방법 정보가 없거나 모호할 경우에는 비모수 통계방법이 더 정확도가 높다. 두 번째 그래프가 스피어만 상관계수 그림!초록색 점들로 나타내었으며, X와 Y의 순위 관계를 보여줍니다.스피어만 상관계수는 두 변수의 순위 간의 상관 관계를 측정합니다.값은 -1에서 1 사이로 해석됩니다.세 번째 그래프가 켄달의 타우 비선형 상관계수빨간색 점들로 나타내었으며, X와 Y의 비선형 관계를 보여줍니다...
상관계수를 상세히 공부하는 파트다. 가장 대표적으로 많이 사용하는 상관계수! 데이터가 선형적 관계가 존재하며, 데이터가 정규분포로 존재한다는 전제가 충족되어야 한다.가장 왼쪽 그래프가 피어슨 상관계수 그래프!첫 번째 그래프는 파란색 점들로 나타내었으며, X와 Y의 선형 관계를 보여줍니다.그래프에서 점들이 직선적으로 퍼져 있으며, 상관계수는 0.99로 매우 강한 양의 선형 관계를 나타냅니다.피어슨 상관계수두 연속형 변수 간의 선형 관계를 측정하는 지표-1에서 1 사이의 값을 가지며1은 완전한 양의 선형 관계-1은 완전한 음의 선형 관계0은 선형 관계가 없음을 의미순서(등급)형 데이터에 대해서는 연속형 변수라고 할 수 없다. 선형적인 관계가 예상 될 때공부 시간과 시험 점수 간의 상관관계 분석 import..