인동머스크

Julia asked her students to create some coding challenges. Write a query to print the hacker_id, name, and the total number of challenges created by each student. Sort your results by the total number of challenges in descending order. If more than one student created the same number of challenges, then sort the result by hacker_id. If more than one student created the same number of challenges ..

추정1. 통계적 추정(estimation)표본의 통계량을 기초로 하여 모집단의 모수를 추정하는 방법론통계적 추정의 관심대상은 통계량이 아니라 모수 2. 통계적 추정의 종류  1) 점 추정(Point estimation)모수를 단일한 값으로 추측하는 방식신뢰도를 나타낼 수 없음(추정치가 어느정도 옳을지 모름)오차에 대한 정보가 없음  2) 구간추정모수를 포함한다고 추정되는 구간을 구하는 방식신뢰도를 나타낼 수 있음  점 추정1. 추정량(estimator)확률변수(표본 추출 전에는 알 수 없음)모수에 대한 대략적 정보 제공 2. 추정값(estimate)표본 추출로 추정량을 통해 실현된 값 3. 통계량과 추정량의 차이추정량 = 추정에 사용되는 통계량추정값 = 표본에서 결정된 추정량의 값  1. 불편성(Unbi..

표본분포1. 표본분포(sampling distribution)모집단에서 일정 크기로 표본을 뽑을 때, 그 표본의 통계량의 확률분포통계적 추정/검정의 핵심 예시) 아래와 같은 분포를 띈 모집단에서 크기가 2인 확률표본 X1과 X2를 추출할 때, 표본평균의 확률분포는?개인첨언 : x̄ = (X1 + X2) / 2가능한 값들을 계산1. X1 = 0, X2 = 0일 때, x̄ = 02. X1 = 0, X2 = 1 또는 X1 = 1, X2 = 0일 때, x̄ = 0.5  3. X1 = 1, X2 = 1일 때, x̄ = 1각 경우의 확률 계산 P( x̄ = 0) = P(X1 = 0, X2 = 0) = 0.3 * 0.3 = 0.09P( x̄ = 0.5) = P(X1 = 0, X2 = 1) + P(X1 = 1, X2 ..

통계검정 : 가설1. 가설 검정설정한 가설이 옳을 때 표본에서의 통계량과 통계량의 분포에서 이론적으로 얻는 특정 값을 비교하여 가설의 기각/채택 여부를 판정하는 방법 확률적 오차 범위를 넘어서면 가설을 기각한다.유의수준(α) : 기각/채택 여부의 판단기준 2. 가설의 종류귀무가설(H0)대립가설과 상반되는 가설로, 일반적인 사실을 귀무가설로 설정효과가 없다, 차이가 없다 등의 내용대립가설(H1)입증하고자 하는 가설효과가 있다, 차이가 있다 등의 내용  오류1. 가설설정의 오류- 제 1종 오류(α)귀무가설을 채택해야 했음에도 이를 기각할 오류표본으로부터 얻은 검정결과가 우연에 의해 귀무가설을 기각하도록 오판된 가능성α는 일반적으로 5%로 설정- 제 2종 오류(β)귀무가설을 기각해야 했음에도 이를 채택할 오류..

통계적 추정1. 통계적 추정표본의 통계량을 기초로 하여 모집단의 모수를 추정하는 방법론 2. 통계적 추정의 종류  1) 점추정모수를 단일한 값으로 추측하는 방식신뢰도를 나타낼 수 없음  2) 구간추정모수를 포함한다고 추정되는 구간을 구하는 방식신뢰도를 나타낼 수 있음  기준1. 불편성(Unbiasedness)모수의 추정량의 기댓값이 모수가 되는 성질 2. 유효성(Efficiency)추정량이 불편추정량이고 분산이 다른 추정량에 비해 가장 작은 분산을 갖는 성질 3. 일치성(Consistency)표본 크기가 커질 수록 추정량이 모수에 수렴하는 성질 4. 충분성(Sufficiency)모수에 대해 가능한 많은 표본정보를 내포하는 성질  점추정1. 표준오차(Standard Error)통계량의 표준편차 σ / √n..