통계

1️⃣ 통계를 배우는 이유 2️⃣ 통계학 유형(기술통계 · 추론통계)

1️⃣ 데이터 분석의 목표 (요약 · 설명 ·. 예측) 2️⃣ 모집단과 표본 3️⃣ 데이터 유형 4️⃣ 요약 도구(도수분포표 · 히스토그램)

1️⃣ 시각화의 중요성 2️⃣ 주요 그래프(막대그래프 · 원그래프 · 박스플롯 · 산점도 · 선그래프 · 히트맵) 3️⃣ 이상치 제거

1️⃣ 대표값(평균 · 중앙값 · 최빈값) 2️⃣ 흩어짐(편차 → 분산 → 표준편차) 3️⃣ 데이터 변환

1️⃣ 확률 2️⃣ 용어(결과 · 사건 · 표본공간) 3️⃣ P(A)

1️⃣ 확률변수(이산형 · 연속형) 2️⃣ 확률분포 3️⃣ 기대값 E(X)

1️⃣ 조건부 확률 2️⃣ 독립성

1️⃣ 이론적 확률 분포 2️⃣ 표준정규분포(68-95-99.7법칙) 3️⃣ t 분포 4️⃣ 표준화(z-score) 5️⃣ 표본오차 6️⃣ 표준오차(SE) 7️⃣ 대수의 법칙 8️⃣ 표본 설계 9️⃣ 표본 설계 체크리스트

1️⃣ 신뢰구간 2️⃣ 예측구간

1️⃣ 들어가며 2️⃣ 가설검정 3️⃣ 귀무가설과 대립가설 4️⃣ 귀무가설 특징 5️⃣ P-value와 유의수준

1️⃣ t가설검정의 핵심 흐름 2️⃣ t가설 검정의 특징 3️⃣ 양측검정과 단측검정 4️⃣ 신뢰구간과 가설검정 5️⃣ 용어

1️⃣ 상관관계 2️⃣ 산점도 3️⃣ 상관계수 4️⃣ 회귀 5️⃣ 피어슨 상관계수 6️⃣ 이상치의 영향 7️⃣ 비모수 상관계수 8️⃣ 상관계수와 가설검정 9️⃣ 비선형 관계

1️⃣ 인과관계 2️⃣ 인과관계의 사례 3️⃣ 무작위 통제 실험(RCT) 4️⃣ 통계적 인과 추론