[Data Science] 기술통계

기술 통계

 

자료의 특성을 표, 그림, 통계량 등을 사용해 쉽게 파악할 수 있도록 정리 / 요약하는 것

 

통계량에 의한 자료 정리

 

1. 중심 위치의 측도

 

평균 중앙값 최빈값

 

2. 산포의 측도

 

분산 표준편차 범위 사분위수범위 변동계수 표준오차

 

분포 형태의 측도

 

왜도 첨도

 

왜도

 

분포의 비대칭 정도를 나타내는 측도 양수인 경우 왼쪽으로 밀집, 오른쪽으로 긴 꼬리가 나타남 음수인 경우 오른쪽으로 밀집, 왼쪽으로 긴 꼬리가 나타남

 

첨도

 

분포의 중심에서 뾰족한 정도를 나타내는 측도 첨도를 보고 분포가 표준정규분포보다 더 뽀족한지 덜 뽀족한지 알 수 있음 양수면 표준 정규분포보다 더 뾰족함 음수면 표준 정규분포보다 덜 뾰족함

 

그래프를 통한 자료 정리

 

범주형 자료 막대그래프 파이차트 모자이크 플랏 연속형 자료 히스토그램 줄기-잎 그림 상자 그림

 

인과관계의 이해

 

영향을 주는 변수(x) 독립변수 = 설명변수 = 예측변수 영향을 받는 변수(y) 반응변수 = 종속변수 = 결과변수 산점도 두 변수 사이의 선형관계가 성립하는가? 두 변수 사이의 함수관계가 성립하는가? 이상값의 존재 여부와 몇 개의 집단으로 구분되는지를 확인 공분산 두 변수간의 상관 정도를 상관계수를 통해 확인할 수 있음 공분산의 부호가 +이면 두 변수는 양의 방향성 공분산의 부호가 -이면 두 변수는 음의 방향성

 

상관 분석

 

두 변수 간의 관계를 상관 계수를 이용해서 알아보는 분석 방법 상관 계수가 1에 가까울수록 강한 양의 상관 관계 상관 계수가 -1에 가까울수록 강한 음의 상관 관계 상관 계수가 0인 경우 데이터간의 상관이 없음 상관 계수는 두 변수간의 상관 정도를 나타내는 것이지 인과 관계를 설명하는 것은 아님

 

상관 분석의 가설 검정

 

상관 계수가 0이면 입력변수 x와 출력변수 y사이에는 아무런 관계가 없음 귀무가설: 상관계수 = 0 대랍가설: 상관계수 != 0 t-검정통계량을 통해 얻은 p-value 값이 0.05이하인 경우, 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택 이때 구한 상관계수를 활용

 

https://wikidocs.net/48107

3.3.5.기술통계