신뢰구간 공식 이해하기

고전적인 방법

현대적인 방법

Bagging

• 부트스트랩(Bootstrap)으로 여러 개의 데이터셋을 생성하고 결과를 집계(Aggregate)

• 대표적인 부트스트랩핑 적용 모델 = Random Forest
  

• 기존 학습 데이터로부터 랜덤하게 복원추출하여 동일한 사이즈의 표본을 여러 개 구하는 것
  

	t-분포 기반	bootstraping 기반
조건	정규분포 혹은 충분히 큰 표본	표본에 대한 가정 없음
계산	공식	표본 재추출을 이용한 시뮬레이션
소규모 데이터	정규분포를 따르지 않으면 부정확할 수 있음	적용 가능
계산 효율성	빠름	느림

scipy 통계 추론 코드

검증의 종류는 아주 많다!