분류 전체보기34 생존 분석 완벽 가이드: 사건 발생까지의 시간 분석 방법 생존 분석은 사건 발생까지 걸리는 시간을 분석하는 특별한 통계 기법입니다. 이 블로그 글에서는 생존 분석의 개념부터 실제 응용 사례까지 알차게 알아볼 거예요. 각 분야에 따라 생존 분석이 어떻게 활용되는지, 그리고 이 분석법이 왜 중요한지 한 번 자세히 들여다볼까요? 목차 1. 생존 분석이란?생존 분석은 어떤 사건이 발생하기까지의 시간을 분석하는 통계적 방법입니다. 예를 들어, 병원에서는 환자가 치료 후 생존할 수 있는 시간을 예측하거나, 기업에서는 직원이 퇴직하기까지의 시간을 분석할 때 이 방법을 사용합니다. 단순히 시간의 길이를 계산하는 것이 아니라, 시간에 따라 사건이 발생할 확률을 분석하는 데 초점이 맞춰져 있어요. 생존 분석의 핵심 개념생존 분석은 다음과 같은 주요 개념으로 이루어져 있어요:.. 2024. 12. 5. 카이제곱 검정 완벽 이해: 범주형 데이터 분석의 필수 가이드 범주형 데이터를 분석해야 할 때 어떤 방법을 사용해야 할지 고민되신 적 있나요? 카이제곱 검정은 통계적으로 두 변수 간의 관계를 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다. 오늘은 적합도, 독립성, 동질성 검정 등 다양한 사례를 바탕으로 카이제곱 검정을 쉽게 이해할 수 있도록 설명드릴게요! 목차 1. 카이제곱 검정이란?정의와 기본 개념카이제곱 검정은 범주형 데이터의 빈도 차이를 분석하는 대표적인 통계 방법입니다. 예를 들어, 성별에 따라 선호하는 음료가 다를까요? 카이제곱 검정을 통해 이런 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다.주요 용어를 알아볼까요? 관측도수: 실제 관찰된 빈도.기대도수: 귀무가설(두 변수는 독립적이라는 가정) 아래 기대되는 빈도.귀무가설: 두 변수는 서로 독립적이다.대립가설: 두 변수는 서로.. 2024. 12. 4. 로지스틱 회귀분석이란? 이진 분류 문제를 쉽고 명확하게 해결하기 로지스틱 회귀분석은 머신러닝에서 가장 기초적이지만 강력한 알고리즘 중 하나입니다. 특히 이진 분류 문제에서 데이터의 패턴을 이해하고 예측하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 이 글에서는 로지스틱 회귀분석의 개념부터 실습 방법까지 차근차근 살펴보겠습니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 작성했으니, 끝까지 읽어보세요! 목차 1. 로지스틱 회귀분석의 기초 이해로지스틱 회귀란 무엇인가요?로지스틱 회귀는 이름은 회귀지만 사실은 분류 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터를 선형 회귀 방식으로 분석한 뒤, 시그모이드 함수라는 변환을 통해 확률 값(0~1)으로 바꿉니다. 예를 들어, 고객이 이메일을 열 확률이 70%라면, 이를 기준으로 "열었다" 또는 "열지 않았다"로 분류할 수 있죠. 선형 회귀와의 차이점선형 회.. 2024. 12. 3. 분산 분석(ANOVA): 집단 간 차이를 정확히 이해하는 방법 분산 분석(ANOVA)은 여러 집단의 평균 차이를 한 번에 비교할 수 있는 강력한 통계 기법입니다. t-검정은 두 집단 간의 차이를 분석할 때 적합하지만, ANOVA는 세 개 이상의 집단을 다룰 때 필수적인 도구로 활용됩니다. 이 글에서는 ANOVA의 개념부터 실제 사례까지 안내하겠습니다. 목차 1. 분산 분석(ANOVA)이란? 실생활 속 사례로 이해하기ANOVA의 정의분산 분석은 데이터를 통해 집단 간 평균의 차이가 유의미한지 확인하는 통계 기법입니다. 세 개 이상의 집단을 비교할 때 사용하며, 데이터의 '분산'을 활용해 결과를 도출합니다.예를 들어, 세 가지 다이어트 방법(A, B, C)의 효과를 비교하려면 ANOVA가 적합합니다. 실생활 속 활용 사례교육 분야: 다양한 학습 프로그램이 학업 성취.. 2024. 11. 28. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 9 다음
