이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)통계적 가설 검정의 개요추론 통계에서는 모집단에 대해서 단정할 수는 없지만, 확률적으로 높은 쪽으로 선택해야 합니다.추론 통계에서는 확률을 도입해서 ‘모든’ 대신 ‘거의 모든’을 생각하도록 해야 합니다.(통계적 가설 검정을 활용하면 예외가 존재할 확률을 인정하면서도 보다 가능성이 높은 쪽으로 선택을 내릴 수 있게 됩니다.)이러한 통계적 가설 검정은 가설을 세우고 표본 데이터를 관찰한 다음, p값을 계산해 유의 수준 α와 비교하고 귀무가설의 기각 여부를 결정하는 과정입니다.통계적 가설 검정의 절차가설 검정 (hypothesis testing)용어) 가설, 귀무가설, 대립가설,..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)추론통계의 목차통계 리터러시데이터 분석과 통계학표본을 통해 모집단을 파악평균과 표준편차확률과 확률분포정규 분포와 중심극한정리오차와 신뢰구간통계적 가설 검정회귀 분석통계 리터러시데이터 분석과 통계학데이터 분석의 목적현상 파악기술 통계 : 데이터 자체의 특징을 정리하고 요약하는 것 예) 3월 방문자 중 10대 비중이 몇 % 인지? / 고객의 평균 소비 금액 얼마인가?이미 비즈니스 현장에서 대다수 종사자들이 쉽게 하고 있는 일대상에 대한 통찰 (이번에 다루는 내용)추론 통계 : 표본을 바탕으로 모집단을 추론 (모집단을 이해하도록 도움을 주는 통계)모집단은 넓은 범주의 집단으로 완..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)기술통계와 추론통계통계통계란 어떤 상황을 쉽게 이해할 수 있도록 숫자로 정리하는 것이다.통계는 기술통계와 추론통계로 나뉜다.기술통계(Descriptive Statistics)데이터를 요약하고 핵심적인 특징을 파악하는 통계기술통계량 : 평균 / 중간값 / 이상점추론통계(Inferential statistics)표본을 바탕으로 모집단을 추론하는 통계 (모집단의 사이즈가 너무 커서 표본을 추출하여 모집단을 추론한다.)모집단(Population) : 관심 대상의 전체집합표본(sample) : 모집단에서 뽑아낸 일부 대표값과 산포도기술통계의 대표값평균 (mean) : 데이터 합계 /..