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큰 수의 법칙 에 의해 이러한 추정값은 기댓값 으로 수렴하게 된다.
Expectation 분포의 중심이 되는 값이다. Probability Theory 에서, 랜덤 변수 X 에 대한 expected value 는 E(X) 또는 E[X] 로 표기된다.
Correlation 두 변수 간 선형 관계를 측정하기 위해서 사용하는 값 covariance 역시 선형 관계를 측정하지만, normalized 된 것이냐 아니냐의 차이가 있다. 아래는 Pearson correlation 계산 식을 나타낸다.
Law of Conditional Probability Tags conditional probability 정의 \displaystyle p(A\mid B)=\frac{p(A,B)}{p(B)} Related References.
상대도수 상대도수는 사건이 무한히 반복 가능할 때, 내가 관심 있는 사건의 상대적인 빈도를 뜻한다. Related References.
Central Limit Theorem 중심 극한 정리 (central limit theorem) 는 다음과 같이 설명할 수 있다.
Mean Function The mean function \mu {X}(t) of a random process \{X(t)\} is a function that specifies the expected value at each time t \mu...
Mean If we have a data set consisting of the values a {1},a {2},\ldots,a {n}, then the arithmetic mean A is defined by the formula: A=\frac{1}{n}\sum {i=1}^{n}a {i}=\frac{a...
Probability 어떤 시행(실험)에서 특정 결과(샘플)가 나올 가능성을 확률 P(A), A \in \mathcal{A}로 표현한다. 다시 말해, 관측값 또는 관측 구간이 주어진 Probability Distribution에서 나타날 가능성의 정도를 의미한다.
효과 크기 (Effect Size) 효과 크기란 실험에서 나타나는 효과의 크기를 수치적으로 측정한 값입니다. 이 값이 클수록 두 변수 간의 관계가 더 강하다는 것을 의미합니다.
Likelihood likelihood 는 Probability 와 반대되는 개념으로, 랜덤 변수 X 에 따른 샘플 x 이 주어졌을 때, 랜덤 변수가 따르는 parameter 가 \theta 될 확률을 의미한다.