📌 SPSS 곡선추정(Curve Estimation)에서 사용되는 모형 설명 SPSS에서 곡선추정(Curve Estimation) 기능은 독립변수(X)와 종속변수(Y) 간의 비선형 관계를 분석하는 데…

PyCaret 라이브러리 개요 PyCaret은 Python 기반의 오토 머신러닝(AutoML) 라이브러리로, 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 해석 및…

회귀모형(Regression Model)은 주어진 데이터를 기반으로 연속적인 값을 예측하는 데 사용되는 인공지능 및 통계 기법입니다. 회귀모형은 특정 독립변수(입력)와 종속변수(출력)…

NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 고객 충성도를 측정하는 지표로, 고객이 특정 브랜드, 제품 또는 서비스를 다른 사람에게 추천할 가능성을…

다중 대응 분석(MCA: Muliple Correspondence Analysis)는 다변량 범주형 자료의 탐색적 분석에 이용되는 차원 축소 기법으로 대응분석(CA:Corespondance Analysis)의 확장형이라고…

Q-value 는 다중 가설 검정에서 False Discovery Rate (FDR, 거짓 발견률) 을 제어하기 위해 사용되는 통계적 지표입니다. 일반적으로…

“거시적”과 “미시적”이라는 용어는 주로 분석이나 연구에서 사용하는 두 가지 다른 관점과 접근 방식을 설명하는데 사용됩니다. 이 개념은 경제학,…

큰 수의 법칙(Law of Large Numbers)은 통계학과 확률론에서 매우 중요한 개념으로, 동일한 실험을 반복적으로 수행할 때, 그 평균값이…

베이지안 통계(Bayesian Statistics)는 통계적 추론의 한 방법으로, 확률을 주관적인 신념의 정도로 해석하고, 새로운 데이터를 관찰할 때 이 신념을…

델파이 기법(Delphi Method)은 전문가들의 의견을 체계적으로 수집하고 종합하여 예측이나 의사결정을 지원하는 방법론입니다. 이 방법은 특정 주제에 대한 합의를…

계층적 회귀분석(Hierarchical Regression Analysis)은 여러 단계에 걸쳐 독립 변수를 추가하면서 각 단계마다 모형의 적합도를 평가하는 회귀 분석 기법입니다….

주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)은 고차원 데이터를 저차원으로 축소하는 데 사용되는 기법입니다. 이 방법은 데이터의 분산을 최대화하는 새로운…

프로빗 모형 결과를 해석하는 방법은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 이해하는 데 중점을 둡니다. 여기서는 프로빗 회귀…

더빈-왓슨 통계량(Durbin-Watson statistic)은 회귀 분석에서 잔차의 자기상관(autocorrelation)을 검정하는 데 사용되는 통계량입니다. 자기상관이란 잔차들이 서로 독립적이지 않고, 순서에 따라…

위 그림은 귀무 가설(H0)과 대립 가설(H1)에 따른 정규 분포와 검정력을 시각적으로 나타낸 것입니다. 주요 구성 요소: 1.Null Hypothesis…

조건부 확률을 설명하기 위해 다이어그램을 사용하면 개념을 쉽게 이해할 수 있습니다. 조건부 확률 ( P(A|B) )는 사건 B가…

최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)은 주어진 데이터로부터 확률 모델의 매개변수를 추정하는 통계적 방법입니다. MLE는 관찰된 데이터를 가장 잘 설명하는…

크론바흐 알파(Cronbach’s Alpha)는 측정 도구(예: 설문지, 테스트)의 내적 일관성을 평가하는 데 사용되는 통계적 지표입니다. 내적 일관성은 측정 도구의…

판별분석(Discriminant Analysis)은 통계학과 기계 학습에서 관찰된 데이터를 여러 클래스 중 하나로 분류하는 기법입니다. 주로 판별분석은 다음 두 가지…

가변수 회귀분석(Dummy Variable Regression)은 범주형 변수를 회귀 분석에 포함하기 위해 가변수를 사용하는 기법입니다. 이 방법은 범주형 데이터를 수치형…

비모수통계(Nonparametric Statistics)는 데이터의 분포에 대해 특정한 가정을 하지 않고 분석하는 통계 방법입니다. 비모수 통계는 데이터가 정규 분포를 따르지…

변동계수(Coefficient of Variation, CV)는 데이터 세트의 변동성을 측정하는 통계량 중 하나입니다. 변동계수는 표준편차를 평균으로 나눈 값으로, 데이터의 상대적…

중심극한정리(Central Limit Theorem, CLT)는 통계학에서 매우 중요한 이론 중 하나로, 표본 분포의 성질을 설명합니다. 중심극한정리는 다음과 같은 내용을…

표본론(Sampling theory)은 통계학의 한 분야로, 통계적 추론을 위해 표본을 어떻게 추출하고 분석하는지를 다룹니다. 통계적 추론은 일반적으로 모집단(population)에 대한…

오즈비(Odds Ratio, OR)는 두 집단 간의 사건 발생 비율을 비교하는 통계적 방법으로, 특히 의학 및 역학 연구에서 널리…

사후확률(Posterior Probability)은 베이즈 정리(Bayes’ theorem)에 기반한 개념으로, 특정 사건이 발생한 후에 그 사건에 대한 조건부 확률을 업데이트하는 과정입니다….

사전 확률(Prior Probability)은 특정 사건이 일어나기 전에 그 사건이 발생할 것으로 예상되는 확률을 말합니다. 이는 기존의 지식이나 경험에…

조합(combination)은 주어진 집합에서 순서를 고려하지 않고 선택할 수 있는 부분집합을 말합니다. 조합의 개수를 구하는 방법은 수학에서 매우 중요한…

신뢰도 검정(Reliability Testing)은 측정 도구나 방법이 일관되게 측정 결과를 제공하는지 평가하는 과정입니다. 즉, 동일한 조건에서 반복 측정했을 때,…

등분산 검정은 여러 그룹의 데이터가 동일한 분산(변동성)을 가지는지 여부를 확인하기 위한 통계적 방법입니다. 이 검정은 여러 그룹 간의…

잔차분석(Residual analysis)은 통계 모델의 적합성을 평가하고 모델의 가정들이 충족되었는지를 검토하는 중요한 과정입니다. 잔차는 실제 관측값과 모델이 예측한 값…

정규성 검정(Normality Test)은 주어진 데이터가 정규 분포를 따르는지 여부를 확인하는 통계적 방법입니다. 정규 분포는 많은 통계 분석 방법의…

카파(Kappa) 통계는 두 명 이상의 평가자 간의 일치도를 측정하는 데 사용되는 통계량입니다. 특히, 범주형 데이터에서 평가자 간의 신뢰성을…

부스트랩(bootstrap) 방법은 통계학에서 표본 데이터로부터 모수의 분포를 추정하는 비모수적 방법입니다. 이는 데이터의 재표집(resampling)을 통해 통계적 추정 및 가설…

EM 알고리즘(Expectation-Maximization Algorithm)은 관측되지 않은 데이터(숨겨진 변수) 또는 누락된 데이터가 포함된 확률 모델의 최대 우도 추정(MLE)을 찾기 위한…

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 분류 및 회귀 분석에 사용되는 강력한 지도 학습 알고리즘입니다. SVM은 주로 분류…

제1종 오류(Type I Error)와 제2종 오류(Type II Error)는 통계적 가설 검정에서 발생할 수 있는 두 가지 유형의 오류를…

통계 변수는 데이터를 수집, 분석, 해석할 때 사용되는 기본적인 개념입니다. 변수를 이해하는 것은 통계 분석의 핵심입니다. 변수는 크게…

통계학에서 다양한 분포가 사용됩니다. 각 분포는 특정 상황이나 데이터 특성에 맞게 적용됩니다. 일반적으로, 이산확률분포와 연속확률분포로 구분할 수 있으며,…

이동평균(Moving Average)은 시계열 데이터를 분석하는 데 사용되는 통계적 방법으로, 데이터의 변동을 평활화(smoothing)하여 추세를 파악하고 예측하는 데 유용합니다. 이동평균은…