기초통계 – 기술통계학

<통계학으로 할수 있는 것> 통계학으로 어떤 것을 할 수 있을까? 기술 통계학) 데이터의 특징(평균과 분산) 과 경향을 파악한다. 많은 데이터를 대상으로 한 통계학 ex : 인구조사 정리, 식사량과 체중의 상관관계 분석, 한 반의 편차값 계산, 편의점 상품 구입 방법 추측통계학) 더보기…

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수리통계 – 분산과 표준편차

5. 확률분포의 분산과 표준편차 확률분포의 위치에 대한 정보를 주는 특성치인 평균만으로는 분포의 특성을 알기 어렵다. 따라서 분포가 평균을 기준으로 어떻게 산포되어 있는가를 나타내는 특성치를 생각하게 된다. 이러한 특성치들 중에서 대표적인 것이 분산 및 표준편차이다. 확률변수 X의 확률밀도함수가 f이고 평균이 $\mu$ 더보기…

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수리통계 – 기댓값

1. 기댓값 1) 정의 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 합한 값이다. $\begin{cases} \sum_{x_{i}}x_{i}f(x_{i})\\ \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x) \end{cases}$ 2-1) 예제 1 <이산형> 이산형 확률 변수 X의 확률밀도 함수 f(x) $f(x) = \begin{cases} \frac{1}{8}, \ x=0 \\ \frac{3}{8}, 더보기…

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수리통계 – 베이즈정리

베이즈 정리 사건 $B_{1}, B_{2}, …. B_{k}$ 는 상호배반이며 $(B_{i} \cap B_{j} = \emptyset, i \neq j).$ $\bigcup_{i=1}^k B_{i} = S$ 라고 하자. 이때 사건 A가 일어났다는 조건하에 사건 $B_{j}$ 가 일어날 확률은 $P(B_{j}|A) = \frac{P(B_{j})P(A|B_{j})}{\sum_{i=1}^k P(B_i)P(A|B_{i})}$ 로 주어진다 (증명) 더보기…

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다중공선성

다중공선성 문제 1. 정의 회귀분석에서 독립변수들 간에 강한 상관관계가 나타나는 문제이다. 독립변수들간에 정확한 선형관계가 존재하는 완전공선성의 경우와 독립변수들간에 높은 선형관계가 존재하는 다중공선성으로 구분한다. 2. 진단 결정계수 $R^{2}$ 값은 높아 회귀식의 설명력은 높지만 독립변수 P-value 값이 커서 개별 인자들이 유의하지 않는 더보기…

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칼만필터 – kalman filter

칼만필터(kalman filter) 1. 정의 잡음이 포함되어 있는 측정치를 바탕으로 상태를 추정하는 재귀 필터 과거의 수행한 측정값을 바탕으로 현재의 상태 변수의 결합 분포를 추정 2. 모델 이산시간 선형 동적 시스템을 기반으로 동작한다. 특정 시간 k에서의 상태 벡터를 $X_{k}$ 라고 정의하고 , 더보기…

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통계수학 – 확률변수

1. 확률변수란 여러가지 실험의 모든 가능한 결과의 집합인 표본공간에서 정의된 실수 값 함수를 확률변수라고 한다. ex_1_1) 동전을 두 번 던지는 실험에서 앞면이 나오는 횟수 표본공간 S ={{T,T},{T,H},{H,T},{H,H}} 이고 앞면이 나오는 횟수를 X라고 하면 확률 변수 X의 값과 그 확률을 아래의 더보기…

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kubernetes – Authentication and Authorization

kubernetes.io Authenticating Authentication API 서버는 하나 이상의 인증 플러그인이 구성되어 있다. https://dinonotes.com/archives/747 여기 페이지에 정리함. 1. User in Kubernetes Kubernetes API Server에 접근하기 위해서는 인증과정을 거쳐야 하는데. API Server는 로컬에서 호출할 경우 8080, 외부에서는 6443(TLS인증 적용)으로 호출 가능하다. 즉 내부에서 API 더보기…

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