#21.01.05 Section1 - Sprint2(1)

Review

벌써 한 주의 Sprint를 끝내고, 두번째 주가 시작되었다.
sprint1 에서 머신러닝에서 자주 사용하는 파이썬 Pandas libaray 를 배웠고,
이번 sprint2에서는 통계를 배운다.
시간이 남으면 전에 사놨던 '숫자에 약한 사람들을 위한 통계학수업'책을 읽고싶다😂😂😂😂
시간이 남으면... .... 남을까?... 읽고싶은 책이 넘나도 많다.
시간이 남으면 부족한 공부를 복습해야한다는 강박에 책을 읽을 수가 없다 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

To Do List

• 기술통계치와 추리통계치

• sampling 하는 4가지 방법
  1)난수뽑기 2)의도(규칙)를 가지고 샘플링 3)그룹 안에서 일정한 수 뽑기 4)그룹 1개 뽑기

• random.randint 와 random.seeds

• 표준편차/ 표본의 표준편차 /표본 평균의 표준오차

• 가설검정 (t-statistics, f-statistics 등)

• T-TEST(Student t-test)
  1 sample t-test
  2 sample t-test

• 귀무가설과 대안가설

• $=$ / $neq$ /0.5 >/ 0.5 </ 0.5 $/

• 1 tail test, 1 direction test, 1 side test
  1 tail test : 같다, 같지않다
  2 tail test : 크다 작다

• p-value 값
  pvalue 값이 0.05보다 작으면 귀무가설을 채택할 수 없다 = 기각한다 =대안가설을 채택

• ind =independence 독립가설