데이터 과학

간단히 정의하면,모수(parameter)는 모집단의 대표값을 나타내는 것이고, 통계량 (statistic)은 표본의 대표값들입니다.  일반적으로 모집단과 표본을 기준으로 데이터 분석을 나눠서 설명하는데 여기서 나오는 평균과 표준편차를 구분할 때 모수와 통계량으로 구분합니다.  사용하는 공식과 용어도 다르게 사용합니다.  모집단에서 평균은 μ 기호를 사용합니다. 부를때 뮤(Mu)라고 합니다.  표준편차는 시그마로 표기합니다.차후에 모평균, 모분산이라는 용어를 사용합니다.      표본에서는 통계량이라고들 부르는데 이때 평균은 (xˉ)엑스 바라고 부릅니다. 차후에 모집단을 추정할 때 평균값으로 모수를 추정하기에 공식에서 차이는 없습니다. 단지, 표준편차에서는 기호를 s로 사용하는데 이때 자유도를 활용합니다...

요즘 빅데이터에 대한 관심이 높다 보니 인공지능과 통계학에 대한 관심이 많습니다. 통계학을 공부하다 보면 많이 어렵긴 합니다만, 그 이유는 많이 접하지 않아서 느끼는 부분이 크다고 봅니다. 우리나라에서는 통계학보다는 확률과 통계 분야로 많이 알려져 있고, 순열과 조합정도의 확률론이 많다 보니 통계학에 실제적이고 본연에 대한 내용은 수업에서 제외되는 상황입니다. 그도 그럴것이 대부분 순열과 조합에서 경우의 수 문제가 나오고, 정규 분포 정도에서 적분에 대한 응용정도에서 문제가 출제가 되고 있습니다. 본연의 의미에서 통계학과는 좀 거리가 있습니다. AP Statistics는 최근에 많은 학생들이 관심 있게 보는 시험입니다. 관심 있게 공부하면 5점 받기 어려운 과목은 아닙니다. 문제는 그에 따른 시간 할..