검증4 시련이 사랑을 검증한다 시련이 사랑을 검증한다 ‘사랑’이라 여겨지는 행동이나 감정은 사실 진짜 사랑에 기인해서만이 아니라, 꽤 다양한 이유에서 발현될 수 있습니다. 이득을 위해서, 숨겨진 보상욕구를 의해, 해야한다는 종교적 신념에서일수도 있지요. 그래서인지 시련이 그 사랑의 진실됨을 검증합니다. 시련의 문제 앞에 자비없이 상대를 판결하고, 우린 함께할 수 없다며 분리시킨다면 그건 사랑이 아니었음을 드러내는 것이지요. 진정한 사랑은 문제 앞에서야 비로소 모습을 드러내며, 그렇기에 서로 품어주는 방향으로 나아갑니다. [CBS 1분 묵상 20210615] 2021. 6. 15. [데이터 사이언스 스쿨] 6.4 다중공선성과 변수 선택 ○ 다중공선성(multicollinearity) : 독립 변수의 일부가 다른 독립 변수의 조합으로 표현될 수 있는 경우이다. 독립 변수들이 서로 독립이 아니라 상호상관관계가 강한 경우에 발생한다. 이는 독립 변수의 공분산 행렬이 full rank 이어야 한다는 조건을 침해한다. ○ VIF(Variance Inflation Factor) : 다중 공선성을 없애는 가장 기본적인 방법은 다른 독립변수에 의존하는 변수를 없애는 것인데, 이 가장 의존적인 독립변수를 선택하는 방법으로 독립변수를 다른 독립변수로 선형회귀한 성능을 나타낸 것이다. - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] 6.4 다중공선성과 변수 선택 2021. 5. 11. [데이터 사이언스 스쿨] math 9.5 사이파이를 사용한 검정 ● SciPy를 사용한 검정 이항검정(Binomial Test) 카이제곱검정(Chi-squared Test) 카이제곱 독립검정(Chi-squared Contingency Test) 단일표본 z검정(One-sample z-Test) 단일표본 t검정(One-sample t-Test) 독립표본 t검정(Independent two-sample t-Test) 대응표본 t검정(Paired two-sample t-Test) 등분산검정(Equal-variance Test) 정규성검정(Normality Test) - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] math 9.5 사이파이를 사용한 검정 2021. 5. 5. [데이터 사이언스 스쿨] math 9.4 검정과 유의확률 ● 검정(testing) : 데이터 뒤에 숨어있는 확률변수의 분포에 대한 가설이 맞는지 틀리는지 정량적으로 증명하는 작업 ● 가설(hypothesis) : 확률분포에 대한 어떤 주장 ● 귀무가설(null hypothesis) : 확률분포의 모수에 대한 가설 귀무가설은 확률분포를 특정한 상태로 고정시켜야 하므로 반드시 등식(equality)으로 표현되어야 한다. ● 가설과 검정 : 데이터를 특정한 확률분포를 가진 확률변수로 모형화하면 모수를 추정할 수 있다. 다음 작업으로는 데이터 뒤에 숨어있는 확률변수가 정말로 그 모숫값을 가졌는지 검증해보아야 한다. 다른 말로 하면 해당 확률변수가 그 모숫값을 가졌다는 주장을 논리적으로 증명해야 한다. ● 대립가설(altenative hypothesis, 연구가설 re.. 2021. 5. 5. 이전 1 다음
