#21.01.07~08 Section1 - Sprint2(3,4)

TDL

• 중심극한정리 (CLT)
  여러 샘플들의 평균은 정규분포모습니다.(30회이상)

• 샘플을 몇 번 뽑는가도 중요하지만 몇개를 하느냐도 중요
  SIZE 클 수록 점점 정규분포모양
  큰수법칙 -평균,분산
  중심극한 - 평균

• 신뢰도 defalt 값 0.95
  if con=1 , 예측이 100프로 맞을 것이다라는 전제 - 사용x

• pdf와 cdf의 차이

• 실제모집단의 평균이 95% 안 -> 다르지 않다.
  95% 밖(신뢰구간 밖) -> 가설이 틀렸다.

• 신뢰구간과 t-test 가설검정도 연관지어 생각해보기

• 평균의 평균 -> 표본평균의 평균

• 이유불충분의 원리(The Principle of Insufficient reason)

• 조건부확률

• 베이즈정리, 베이지안 추측의 사용 예시
  :법원에서 증거를 채택해야하는 상황(약물의반응,음주측정,임신여부)
  이에 대해 항상 FPR(false positive rate)와 사전확률을 통해 정확한 확률을 계산해야함

• P(B|A)P(B)=P(B|A)P(A)

• 민감도(sensitivity), 특이도(specificity)

• TPR(True Positive Rate)=민감도
  ex)암환자를 진찰해서 암이라고 진단함

• FPR(False Positive Rate)=1-특이도
  ex)0인 케이스에 대해 1로 잘못예측한 비율(암환자가 아닌데 암이라고 진단)

• 베이지안 계산 -> 4개변수필요