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【통계학】 14-8강. Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) 검정 14-8강. Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) 검정 추천글 : 【통계학】 14강. 통계적 검정 1. 개요 [본문]2. 유도 [본문]3. 해석 [본문] 1. 개요 [목차]⑴ 정의 : 두 변수 X와 Y 사이의 관계를 제3 변수로 계층화한 경우 더 잘 설명되는지를 통계적으로 검정하는 방법⑵ 귀무가설 H0 : 계층이 주어져 있을 때 X와 Y의 상관관계가 계층이 주어지지 않았을 때와 차이가 나지 않음 (조건부 독립)⑶ 예를 들어, 치료와 반응 사이의 상관관계를 나이에 따라 계층적으로 구분하여 설명하는 게 더 유의한지를 검정할 수 있음 ⑷ 계층(stratum)은 범주형 데이터를 원칙으로 하며, 연속형 데이터도 구간화하면 적용할 수 있음    2. 유도 [목차]⑴ (X, Y)가 N개의 순서쌍 관측..
【유기화학】 2013 PEET 유기화학 2013 PEET 유기화학 추천글 : 【유기화학】 PEET 유기화학 풀이 1. 화합물의 구조와 IUPAC 이름이 옳게 짝지어진 것만을 〈보기〉에서 있는 대로 고른 것은?⑴ 문제  ⑵ 풀이 : ②○ 명명법 일반 ○ 임의의 구조식으로부터 IUPAC 코드를 알아내는 방법 (▶ 추가 설명) ○ ㄱ : 3-Methyl-4-ethylcyclopent-1-ene○ ㄴ : 2,4-Dimethylhexane   2. 다음 구조에서 화살표로 가리키는 원자의 형식 전하(formal charge)가 -1인 것은?⑴ 문제  ⑵ 풀이 : ②○ 형식 전하 = 원자가전자수 - 결합전자 수 ÷ 2 - 비공유전자 수① 형식 전하 = 4 - 2 - 2 = 0② 형식 전하 = 4 - 3 - 2 = -1③ 형식 전하 = 4 - 4 - 0 =..
【통계학】 18강. 회귀분석의 정규화 18강. 회귀분석의 정규화(regularization, penalization) 추천글 : 【통계학】 통계학 목차 1. 개요 [본문]2. MSPE [본문]3. 기법 1. Ridge regression [본문]4. 기법 2. Lasso regression [본문]5. 기법 3. 엘라스틱 넷 [본문]6. 기법 4. SelectFromModel [본문]  1. 개요 [목차]⑴ 회귀분석의 문제점 : 주로 회귀변수가 굉장히 많은 경우에서 두드러짐  ① 다중공선성(multicollinearity)② 언더피팅(underfitting) : 모델이 flexibity가 떨어져서 주어진 데이터를 제대로 학습하지 못하는 것③ 오버피팅(overffiting)○ 평범한 회귀분석인 OLS 추정을 하는 경우 표본의 부정확성을 학습하..
【통계학】 21강. 정보이론 21강. 정보이론(information theory) 추천글 : 【통계학】 통계학 목차 1. 정보이론 [본문]2. 변분추론 [본문]3. 현대 정보이론 [본문] 1. 정보이론 [목차]⑴ 개요① low probability event : high information (surprising) ② high probability event : low information (unsurprising)⑵ entropy① 문제 상황 : X는 Raining / Not Raining. Y는 Cloudy / Not Cloudy Figure. 1. 엔트로피 예제 ② 통계학 기본 개념  ③ 정보(information) : 결과를 알게 되었을 때 얻게 되는 모든 것④ uncertainty(surprisal, unexpectedne..
【대수경】 제 39회 전국 대학생 수학 경시대회 제 1 분야 제 39회 전국 대학생 수학 경시대회 제 1 분야 추천글 : 【전국 대학생 수학경시대회】 전국 대학생 수학경시대회 풀이 모음  제 39회 전국 대학생 수학경시대회제 1 분야 2020년 11월 14일 (10:00 - 11:30)  1. 다음 극한값을 구하여라.  Solution. ex = 1 + x + x2 / 2! + x3 / 3! + ···sin(x) = x - x3 / 3! + x5 / 5! - ···sin(x2) = x2 - x6 / 3! + x10 / 5! - ···∴ ex·sin(x2) = x2 + x3 + x4 / 2! + x5 / 3! + ···∴ ex·sin(x2) - x2 = x3 + x4 / 2! + x5 / 3! + ···∴ (준식) = 1  2. 양의 정수 n은 완전제곱수이고, 마지..
【그래프 이론】 그래프 이론 그래프 이론(graph theory) 추천글 : 【수학】 수학 목차 1. 기초 [본문]2. 응용 [본문] 1. 기초 [목차]⑴ 그래프의 구성 요소 ① V : 노드(정점, vertex)② E : 엣지(간선, edge)③ G : 그래프 ④ V(G) = {v1, ···, vn} ⑤ vi ~ vj : 엣지 eij가 vi, vj를 연결하는 경우 ⑵ 그래프 G의 차수 : 노드의 개수, 즉 |V(G)|⑶ 그래프 G의 크기 : 엣지의 개수, 즉 |E(G)|⑷ 노드 vi의 차수(degree) : 노드 vi에 연결된 엣지의 개수, 즉 deg(vi)① deg(vi) = ∑vi~vj 1 ② δ(G)는 G의 노드의 차수 중 최솟값을, Δ(G)는 G의 노드의 차수 중 최댓값을 지칭③ ∑ deg(vi) = 2 | E(G) | ④ ..
【통계학】 통계학 목차 통계학 목차 추천글 : 【수학】 수학 목차 최근 수정 내역음이항 분포 개념 보충 (24.12.23)ASA P Exam 공식 암기 리스트 (24.12.22)B&H 검정 예시 (24.11.26)  전하는 말 Ⅰ. 조합론1강. 통계의 기초1-1강. 분위수 대 분위수 플롯2강. 경우의 수 Ⅱ. 모집단3강. 확률공간3-1강. 포함배제의 원리3-2강. 몬티홀 문제  3-3강. 고난이도 확률문제 4강. 확률변수와 분포5강. 통계량5-1강. 거리함수와 유사도 6강. 이산확률분포7강. 연속확률분포8강. 확률변수변환9강. 통계학 주요 정리 1부10강. 통계학 주요 정리 2부 Ⅲ. 표본집단11강. 표본집단과 표본분포12강. 오차해석13강. 통계적 추정14강. 통계적 검정14-1강. 통계적 검정 예시 총정리 14-2강. 단순..
【통계학】 우도비 검정과 Wilks’ phenomenon 증명 우도비 검정과 Wilks’ phenomenon 증명 추천글 : 【통계학】 14강. 통계적 검정 1. 정리 [본문]2. 증명 [본문]3. 예제 [본문] 1. 정리 [목차]⑴ 우도비 검정(likelihood ratio test) : 귀무가설 H0 : θ = θ0, 대립가설 H1 : θ ≠ θ0가 주어져 있을 때, 귀무가설 H0를 기각하는 조건, 즉 기각역을 다음과 같이 설정할 수 있음 (단, ℒ는 우도함수)  ⑵ 일반화된 우도비 검정(generalized likelihood ratio test) : 우도비 검정에서 H0를 θ = θ0와 같이 단순 가설로밖에 정의할 수 없는 게 문제가 됨. 귀무가설 H0 : θ ∈ Θ0, 대립가설 H1 : θ ∉ Θ0와 같이 더 다채롭게 정의한 상황에 대하여 귀무가설 H0를 ..

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