책 읽는 개발자

통계 표본에서 자주 다루는 용어인 DOF(Degrees Of Freedom, 자유도)에 대해 정리합니다. DOF(Degrees Of Freedom) Definition 통계적 추정을 할 때 표본자료 중 모집단에 대한 정보를 주는 독립적인 자료의 수를 말함. 크기가 n인 표본의 관측값\((x_1, x_2, ... , x_n)\)의 자유도는 n-1이다. 표본 분산 \(S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(X_i - \overline{X})^{2}\) 에 대해, \(\overline{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i\) 임. 여기서 \(\overline{X}\)는 모집단의 평균μ의 추정치이기 때문에 자유도는 1 적은 n-1이 됨. \(E[S^2]=E[\frac{1}{..

두 집단 간의 평균을 비교하는 모수적 통계방법인 T test(검정)에 대해 정리합니다. T test를 하는 방법 자체는 간단?할 수 있지만, 여기에 포함되는 개념들을 모두 이해하고 T test 를 하는 것은 쉽지 않다고 생각합니다. T test에 관련된 대부분의 개념을 아래 나열합니다. T test Definition T test는 검정통계량이 귀무가설 하에서 t-분포를 따르는 통계적 가설 검정법. T test는 모집단의 분산이나 표준편차를 알지 못할 때, 표본으로부터 추정된 분산이나 표준편차를 이용하여 두 모집단의 평균의 차이를 알아보는 검정 방법, (집단의 수는 최대 2개까지 비교 가능, 3개 이상인 경우 분산분석(ANOVA) 사용) T test는 표본 데이터에서 t값이라 불리는 통계를 계산하고 t ..

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Today, I got up around 8:20 AM in the morning. It seems that I keep getting up late. Last night, I slept late, maybe over 1:30 AM? I need to sleep early I also have a meditation class that is held by the company at home. It helps me refresh myself. but I am doing other things while joining the class. I would like to have a meditation, but I can't afford it now. Anyway, I am writing a miracle mor..

leetcode.com/problems/zigzag-conversion/ ZigZag Conversion - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next interview. leetcode.com Solution 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58..

I got up around 8:20 AM. I played a game last night in a long time. I played the game that is as known as 'TEKKEN 7'. It was so interesting. I think I should be careful not to get addicted. Today I also join the meditation program that is held in the company at home. Even though I am doing other something while joining a meditation program, I think it is very helpful to me. [SAVERS]silience - ta..

Mean(평균)과 햇갈리는 Expectation(기댓값)에 대한 개념을 정리합니다. Expection(기댓값) Definition 확률 변수의 기댓값은 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 전체 사건에 대해 합한 값. 이산 확률 변수의 경우 이산 확률 변수 X 의 PMF가 \(P(X=x_{i})=p_i\) 이고 (i=1, 2, ..., n) 일 때, \(E[X]=\sum_{i}^{n}p_{i}x_{i}\) 연속 확률 변수의 경우 연속 확률 변수 X의 PDF가 f(x)이고 \((\alpha \leq x \leq \beta)\) 일 때, \(E[X]=\int_{\alpha}^{\beta}xf(x)dx\) Mean 과 Expectation Characteristic Mean(평균..

Today I got up late, Maybe around 8:00 AM? I got sleep late last night, and I have a healing camp doing at home today. So I got up late in the morning :) After I had a meal, I climbed 20 statirs i my apartment. It's almost time to do healing camp. I must go now. [SAVERS] silience - thinking nothing while taking a shower affirmation - I can do everything that I want. I can change my life that I w..

회귀분석이나 Machine Learning등에서 많이 사용되는 개념인 Likelihood(가능도) 에 대해 정리합니다. Likelihood(가능도) Definition 연속사건에서는 특정 사건이 일어날 확률이 0으로 계산됨. Likelihood(가능도)라는 개념을 적용하면 이를 비교할 수 있음. 즉, 연속사건에서 특정 사건일 때의 PDF 의 값을 Likelihood라고 볼 수 있음. ※ PDF의 값이 클 때 일어날 가능성이 높은 사건. ex) 아래 연속확률변수X의 PDF graph에서 X가 1일 확률은 0이지만, X가 1일 Likelihood는 0.2419707 이다. Characteristic Likelihood의 직관적인 정의 : 확률분포함수의 y 값 - 이산 사건에서는 Likelihood는 Prob..

Today I got up early. Maybe around 6:40 AM? Certainly sleeping early makes me wake up easily. I went to the company by the shuttle bus. The weather is sunny and I can breath well with a fresh air. I hope the air condition is continually going to be good. Last night, before I go to sleep, I read one article regarding one superious man who has over 30 university major. Even He is a pharmacist and ..