Day3 (23.07.19)
오늘은 어제에 이어서 같은 일정으로 1부는 온라인 강의를 2부는 온라인 실강으로 진행이 되었다.
1부에 대해서 내 학습에 대한 리뷰를 하면 어제와 마찬가지로 잘 알고 있던 기초통계에 관한 내용이었지만 그래도 어제보다는 좀 더 덜 쉬운? 과정이 었던 같다. 특히 ANOVA에 관련된 내용이나 통계적검정 방법들은 분야에 따라서는 주요하게 쓰이기도 하기에 기초를 더 단단하게 다진다는 느낌으로 하였다. 그리고 마지막 부분에서 선형회귀가 등장하였다. (통계학도로써 오래 보았고 반가운 분석 방법이다^^)
2부는 어제의 집합과 이어져 함수에 관하여 일반적인 교재들에 비해 수학적으로 조금 더 심도 있게 정의를 내리는 과정이었다. 사실 집합이나 함수에 대해서 밀도 있게 다루어 본 적이 없던 것 같은데 아주 좋은 경험이 되었다. 그리고 실강 틈틈히 알지 못하는 수학 기호에 대해서 알아 가는 과정이 좋았다.
(아래와 같은 기호나 이외의 표현식 등을 학습 할 수 있었다.)
그리고 마지막에 확률과 확률변수에 관해서 이전에 배웠던 집합, 함수의 정의 과정이 연결되어 새로운 각도로 이해할 수 있어 개념에 대한 확장이라고 생각해 보람찼다.
TIL
- 온라인 강의 : 기술통계
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통계실험과 유의성 검정
=> 가설검정 : 가설검정, P값, 단측검정, 양측검정, 제 1종, 2종 오류
=> t검정, 카이제곱검정, ANOVA -
선형회귀분석
=> 단순선형회귀분석, 다중선형회귀분석
=> 선형회귀분석의 기본적인 가정 5가지 (선형성, 잔차정규성, 독립성, 다중공선성, 등분산성)
- 온라인 실강 : 집합과 명제
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함수(function)
=> 함수의 정의
=> 정의역, 공역, 치역
=> a graph of f
=> one-to-one, onto, bijective
=> inverse function
=> image and preimage -
확률과 확률변수(probabilities and random variable)
=> sample space, event
=> probability
=> discrete & continuous random variable, pdf, probability distribution
=> expectation, variance, standard deviation
