확률통계

나는 수학과 출신이라서 한번 공부한 것들이라
확률통계에 대한 자세한 내용보다는
무엇을 공부해야 좋은지에 대해 정리해보도록 하겠다.

*** ICTMA 학회 수학적 모델링 학회(최적화인듯) - 찾아보자.

• 교재

  • 모두의 인공지능 기초수학
  • 현대 기초통계학 : 이해와 적용
  • 머신러닝을 위한 통계학 : 박성호저
  • 머신러닝 수학 바이블
  • 제대로 시작하는 기초 통계학

• 데이터를 가지고 할 일들.

  • 데이터 특성 요약 정리 : 기술통계
  • 모집단의 특성 추론 : 추리통계
  • 불확실한 미래의 사건 예측 : 회귀와 분류

• 데이터분석, 패턴 인식, 의사결정

다른 것들도 중요하지만, 아래의 항목들이

중요한 것들.

1. 가설과 가설검정의 의미를 설명할 수 있다.

   • 귀무가설 $H_0$ <-> 대립가설(연구가설) $H_1$

2. 가설검정의 오류에 대해 설명할 수 있다.

3. 유의수준과 유의확률에 대해 설명할 수 있다.

4. 검정방법에 대해 설명할 수 있다.

그리고 가장 잘 쓸것 같은 것은

t-분포!

1. t검정에 대하여 설명할 수 있다.

2. 단일표본 t검정, 독립표본 t검정에 대하여 설명할 수 있다.

3. 파이썬을 사용하여 단일표본 t검정,독립표본 t검정을 실행할 수 있다.

그리고 ANOVA ( 일원분산분석, 이원분산분석 ), 상관관계, 선형회귀, Gradient Descent,
시그모이드 함수.

이것들을 좀 잘 찾아보자!