3강 Parametric Inference

고독한 키쓰차·2020년 10월 26일
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통계학

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Parametric model vs Nonparametric model

  • 지도학습이냐 비지도학습이냐 로 봐도 될듯
  • Parametric model의 특징은 단순하고 빠르며 복잡도가 낮다고 볼 수 있다
  • Nonparametric model의 경우는 조금 더 복잡한 모델이며 유연하며 overfitting 위험 있음

  

Cumulative Distribution Function

FX(x)=P[Xx]\mathbf{F}_X(x) = P[X \leq x]

  • 누적 확률 값, cdf 를 미분하면 pdf 가 됨
  • y축이 F(X), x축이 x 가 됨

  

Probability Density Function

  • 양의 무한대 ~ 음의 무한대
  • 확률의 점 을 구하는건 불가능하니 구간의 확률 구한거(음수가 될 수 없음)

  

Probability Mass Function

  • 점 에 대한 확률 (예: 동전의 앞 뒤 면)
     

Gaussian Distribution

  • Normal Distribution 과 똑같음, mean 과 standard deviation에 의해 모양이 결정이 된다는것. (by CLT)
     

Biased or Unbiased

  • Estimation(mean or stdv) 을 구할때 주로 나오는데, 단순히 정리하면 Unbiased 는 Sample 과 Population 의 Estimation 이 완전히 동일하다는 것이다. (Biased 는 Sample의Estimation을 Population 의 Estimation 과 정확히 비교가 불가할 때)

  

Sample Space

  • 확률의 가능한 모든 경우의 결과 (예: 동전 던지기 -> H T )
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