- fdr-x3000
- CS231n
- 우리fisa
- 전시
- 건담
- 맛집
- 군산
- 해리포터
- 도쿄
- 축복이
- 우리fis아카데미
- 우리에프아이에스
- ai_엔지니어링
- 전주
- SQL
- 여행
- 17-55
- 글로벌소프트웨어캠퍼스
- Python
- 수요미식회
- 650d
- 오사카
- 축복렌즈
- 대만여행
- 시청
- 카페
- 사진
- 제주도
- k-디지털트레이닝
- 대만
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- Today
- Total
브렌쏭의 Veritas_Garage
추론 통계 Inferential Statistics추론 통계란?수집된 자료를 분석하여 모집단에 대한 결론을 도출하는 통계적 방법표본에서 얻은 통계량을 이용하여 모집단의 특성을 추론하는 방법모집단 (Population): 연구 대상 전체표본 (Sample): 모집단의 일부분모수 (Parameter): 모집단의 특성을 나타내는 수치통계량 (Statistic): 표본의 특성을 나타내는 수치추론 통계의 한계표본을 통해 모집단의 특성을 추론하는 것은 불확실성을 동반한다.표본의 특성이 모집단의 특성과 일치하지 않을 수 있다.표본의 크기가 작을수록 추정치의 신뢰도가 낮아진다.시간적, 공간적 변화로 인해 모집단의 특성이 변할 수 있다.표본 추출 방법에 따라 추정치가 달라질 수 있다.추론 통계의 기본 개념통계적 가설검정..
통계란, 수집된 자료에 대해 수치적으로 처리하고 연구하는 과정기술 통계와 추론 통계가 있다기술통계 (서술 통계, Descriptive statistics)수집한 데이터를 요약, 묘사, 설명하는 통계 기법자료의 요약된 정보를 대푯값(Representative value)으로 표현한계자료의 대표 특성을 확인할 수 있다.통계 없이는 대용량의 자료를 설명할 방법이 없다.자료의 자세한 정보는 확인할 수 없다.자료의 세세한 정보는 통계의 관심사가 아니다.통계적 수치(통계량)중심에 대한 통계산포에 대한 통계관계에 대한 통계형태에 대한 통계중심: 자료의 대표적인 값평균, 중앙값, 최빈값산포: 자료의 흩어진 정도분산, 표준편차, 범위관계: 자료 간의 관련성상관계수, 회귀분석 (Correlation, Regression)..
쿠키와 세션HTTP(HyperText Transfer Protocol)HTML 문서와 같은 리소스들을 가져올 수 있도록 해주는 프로토콜(규칙, 약속)웹에서 이루는 모든 데이터 교환의 기초비연결지향(connectionless) : 서버는 응답 후 접속을 끊음무상태(stateless) : 접속이 끊어지면 클라이언트와 서버 간의 통신이 끝나며 상태를 저장하지 않음Cookie(쿠키)HTTP 쿠키 : 클라이언트의 로컬에 저장되는 "키-값"의 작은 데이터 파일세션을 유지하는 방식 중 가장 대표적인 방식클라이언트 측 저장: 쿠키는 사용자의 브라우저에 저장되는 작은 데이터 조각입니다.세션 ID 저장: 사용자를 식별하기 위한 고유한 값을 저장하며, 이를 통해 서버는 사용자를 식별하고 상태를 유지합니다.전송 방식: 이후 ..