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회귀분석6

[오라클 SQL 함수] REGR_ (Linear Regression) 함수 o REGR_ (Linear Regression) Functions 선형 회귀 함수는 REGR_SLOPE REGR_INTERCEPT REGR_COUNT REGR_R2 REGR_AVGX REGR_AVGY REGR_SXX REGR_SYY REGR_SXY 문법 linear_regr::= 목적 REGR_INTERCEPT : 회귀 직선의 절편 계산 REGR_SLOPE(Y, X) : 회귀 직선의 기울기 계산 REGR_SXX, REGR_SXY, REGR_SYY : Sxx, Sxy, Syy 제곱합 REGR_COUNT : 회귀선 적합에 사용되는 수, 회귀선에 일치하는 null이 아닌 쌍의 개수, 회귀 선상에 찍히는 값들의 숫자를 구해준다 REGR_R2 : 결정계수 (R-Square) REGR_AVGX : X의 평균 RE.. 2021. 10. 20.
마이너의 업무요구 능력과 한계( SPSS코리아 컨설팅팀 팀장) 마이너의 업무요구 능력과 한계 데이터마이닝 프로젝트의 계산기와 분석전문가의 차이점 -허 준 / SPSS코리아 컨설팅팀 팀장 2018. 12. 1.
수리통계학1 온라인 동영상 강의 (전남대학교 백장선 교수 / KOCW) 수리통계학1 온라인 동영상 강의 (전남대학교 백장선 교수 / KOCW) "기본적인 확률이론과 통계적 추론 학습에 필요한 확률 분포 이론 등 수리적 이론을 공부하여 여러 가지 통계적 자료 분석 방법론을 이해할 수 있는 기본적 능력의 함양" * 수리통계학 교재 머리말 이번 제9판의 확률에 관한 첫 다섯 장은 제8판의 내용과 거의 동일하며, 다음의 내용들로 구성되어 있습니다: 확률, 조건부 확률, 독립성, 베이즈 정리, 이산형·연속형 분포, 수학적 기댓값, 이변량 분포, 주변·조건부 분포, 상관계수, 확률변수의 함수와 그것들의 분포, 적률생성함수 방법, 중심극한정리. 이러한 강력한 확률에 관한 지식은 모든 학생들에게 중요하지만, 특히 보험통계를 전공하는 학생이 보험계리사 자격시험 Exam P를 준비하는 데 큰.. 2018. 11. 28.
[스크랩] <기사> 통계학과에 대한 모든 것! 무엇을 배우는 학과인가요?(통계청 블로그 기자단 김명진 기자) 지성의 전당이라고 하는 대학. 무엇보다도 대학의 매력은 다양한 전공의 사람들이 캠퍼스라는 한 공간에 모여서 각기 다른 생각과 사상을 갖고 자유롭게 행동 할 수 있는 점이 큰 매력입니다. 이런 수많은 전공중에 통계학에 대해 무엇을 배우는 학과인지 궁금해 보신 적이 있나요? 주변에 통계학과 다니는 친구들도 있을 테고 아는 사람 중에 통계학 공부하는 사람도 있을 텐데 저와 함께 이 통계학과에 대해 알아보도록 합시다. >> 통계학과는 문과야, 이과야? 文科 VS 理科 일단 통계학이 무엇이라고 생각하세요? 통계에 대해 배우는 학문? 맞습니다. 그럼 통계는 무엇이라고 생각하세요? 국어사전적인 정의를 살펴보면 통계란 ‘집단현상에 대한 구체적인 양적 기술을 반영하는 숫자로 특히 사회집단 또는 자연집단의 상황을 숫자로 .. 2018. 11. 27.
[K-MOOC 온라인 강좌 소개] 인공지능과 기계학습(한국과학기술원 김기응 교수,오혜연 교수) [K-MOOC 온라인 강좌 소개] 인공지능과 기계학습(한국과학기술원 김기응 교수,오혜연 교수) * 강좌 소개 영화 ‘아이언맨’의 똑똑한 인공지능 개인비서 ‘자비스’, 언제쯤 가능할까요? 김기응, 오혜연 교수가 인공지능 및 기계학습에 대한 기초적인 이론지식을 기반으로 컴퓨터에게 지능을 부여하는 방법을 이해하고, 실습을 통해 이를 구현하는 능력을 배울 수 있는 강좌를 개설합니다. 1 인공지능 및 기계학습 개요 2 기초 확률론론 3 회귀 문제 4 분별 문제 5 군집화 문제 6 차원 축소 문제(Dimensionality Reduction) 7 신경망 모델(Neural Networks) 8 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines) 9 베이지안 네트워크 모델(Bayesian Networks) .. 2018. 11. 26.
데이터 과학 산책(카이스트 김성호 교수/edwith) 데이터 과학 산책(카이스트 김성호 교수/edwith) 강좌타입 : MOOC 강좌 강좌기간 : 상시수강 학습시간 : 자유롭게 학습 수강승인방식 : 자동 승인 강좌 소개 및 대상자 본 강좌는 데이터(또는 자료)에 대한 개념이 생소한 분들을 위해서 마련되었습니다. 더 나아가서 데이터 분석에 대한 이론적 배경과 절차를 가볍게 소개함으로서 보다 많은 분들이 “데이터 과학”이라는 분야에 쉽게 접근하실 수 있도록 하는 것이 주 의도입니다. 과목 진행 방식 본 강좌는 5개의 챕터로 구성되어 있습니다. 매 챕터마다 총 1시간 10분 정도의 동영상이 있으며 챕터 후반부에 퀴즈가 있습니다. 강의목록 CHAPTER 1 Chapter 1-1 강좌 개요 Chapter 1-2 데이터와 통계적 분석 절차 Chapter 1-3 데이터.. 2018. 11. 7.
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