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[통계학] 13-1. 통계적 추론의 개요 - 통계적 추론의 종류 이 포스트는 K-MOOC 숙명여대 여인권 교수님의 통계학의 이해 Ⅱ 강의를 기반으로 작성되었습니다. 내용에 들어가기 앞서 전반적인 개요를 살펴보면, 지난 글까지는 모집단에서 표본을 뽑는 것과 관련된 내용에 대해 알아보았다. 이번 포스트부터는 표본에서 모집단을 추론하는 과정인 통계적 추론(statistical inference)에 대해 배워보고자 한다. 통계적 추론은 3가지 기준에 따라 나눌 수 있다. 모집단의 분포 가정 여부에 따른 통계적 추론 분류 모수처리방식에 따른 통계적 추론 분류 추론목적에 따른 통계적 추론 분류 이제 각 종류에 대해 알아보자. 분포 가정 유무에 따른 분류 모수적 추론 (parametric inference) 모집단에 대해서 특정 분포를 가정하고, 그 분포를 결정하는 모수에 대해 ..
[Android] 안드로이드 스튜디오에서 가상 단말(에뮬레이터) 실행하기 이 포스트는 edwith 부스트코스 안드로이드 프로그래밍 강의를 기반으로 작성되었습니다. 안드로이드 스튜디오에서 작업을 하면서 실행으로 어떻게 구현되고 있는지 확인해야한다. 이를 위해 직접 공기계를 연결하는 것이 제일 (재미있고) 좋겠지만 없는 경우에는 가상 단말, 에뮬레이터를 통해서 실행해볼 수 있다. 그렇다면 안드로이드 스튜디오에서 에뮬레이터를 실행시키는 방법을 알아보자. 오른쪽 상단에 보면, 오른쪽에서 두번째 아이콘에 AVD Manager가 있다. 이 버튼을 클릭해준다. 그러면 이런 창이 뜨게 되는데, Virtual Devices가 즉 가상 단말을 말하는 것이다. (너무 당연한가) '+ Create Virtual Device...' 버튼을 클릭해준다. 그러면 원하는 하드웨어를 선택하는 화면이 뜨는데..
[Android] 안드로이드 스튜디오(3.6.1 버전) 프로젝트 만들기 이 포스트는 edwith 부스트코스 안드로이드 프로그래밍 강의를 기반으로 작성되었습니다. 이번에는 안드로이드 스튜디오(3.6.1 버전)를 통해 새로운 프로젝트를 만드는 방법에 대해 알아보자. [안드로이드 스튜디오 설치 방법] 우선 새롭게 설치한 따끈따끈한 안드로이드 스튜디오를 열어 '+ Start a new Android Studio project'를 클릭한다. 그러면 아래와 같은 화면이 뜨는데, 첫 화면을 어떤 템플릿으로 할 것인지 정하는 것이다. (기본적으로 빈 화면인 Empty Activity를 많이 사용하는 것 같다.) Next를 누르면 프로젝트 이름 등을 정하는 화면이 나온다. 세부사항은 아래와 같이 적어주면 된다. Name : 프로젝트명(앱 이름) Package name : 그리고 Finish..
[통계학] 12-4. 표본분표 - 기타통계량의 표집분포 이 포스트는 K-MOOC 숙명여대 여인권 교수님의 통계학의 이해 Ⅰ 강의를 기반으로 작성되었습니다. 이전까지는 표본평균을 중심으로 통계량의 표집분포에 대해 알아봤는데, 이번에는 다른 형태의 통계량, 특히 표본분산과 최댓값이 가지는 표집분포에 대해 알아보고자 한다. 표본분산의 표집분포 X1, ... , Xn ~ N(0, 5^2)의 분포를 따를 때, 표본분산/실제분산에 대한 분포는 다음과 같다. 이를 통해 예를 들어 n=5일 때 10보다 클 확률을 면적으로 추정할 수 있다. n이 커지면 자유도가 n-1인 카이제곱분포를 따르며, 아래 그래프의 빨간 선을 따르게 된다. (카이제곱분포의 경우 뒤에서 자세히 다룰 예정이다.) 최댓값의 표집분포 모든 관측값 중 가장 큰 값을 가리키는 최댓값이 x보다 작거나 같다면, ..
[통계학] 12-3. 표본분표 - 이항분포의 정규근사 이 포스트는 K-MOOC 숙명여대 여인권 교수님의 통계학의 이해 Ⅰ 강의를 기반으로 작성되었습니다. 이번에는 포아송분포가 아닌 정규분포를 이용해서 이항분포 확률을 계산하는 원리에 대해 알아보고, 이를 통해 비율에 대한 통계적 추론의 이론적 근거를 마련해보자. 이전에 이항분포에서 n이 크고 p가 작거나 크면 포아송분포로 이항분포 확률을 계산할 수 있다고 했었다. 그러나 p가 0.5에 가까운 값이라면 어떻게 해야할까? 이 경우에는 정규분포로 계산해야 한다. 이제 직접 계산을 해보자. X~B(n,p)라고 할 때, Xi는 i번째 베르누이 확률변수이고 X는 이러한 Xi들의 합이다. 그리고 이 X를 n으로 나눈 것을 표본비율이라고 하며, 이는 n이 클 때 중심극한정리에 의해 정규분포로 근사한다. 이를 표준화해서 나..
[통계학] 12-2. 표집분포 - 중심극한정리 이 포스트는 K-MOOC 숙명여대 여인권 교수님의 통계학의 이해 Ⅰ 강의를 기반으로 작성되었습니다. 지난 글에서 표본평균의 표집분포를 다루며 지수족이 아닐 때 분포를 구하는 방법 중 근사분포를 유도하는 방법이 있다는 것을 배웠다. 이번에는 그 근사모형을 통해 확률표본의 표본평균 또는 표본합에 대한 통계적 성질을 알아보고자 한다. 그리고 이 때 나오는 중요한 정리인 중심극한정리에 대해 알아볼 것이다. 큰수의 법칙 (law of large numbers, 대수의 법칙) X1, ... , Xn은 평균이 μ이고 분산이 σ^2인 모집단에서 추출된 확률표본이다. 이들의 평균인 표본평균과 기댓값, 분산은 다음과 같이 나타낼 수 있다. 즉, 표본평균은 μ를 중심으로 분포되어 있다는 것이다. 여기에서 분산의 분모에 n이..
[통계학] 12-1. 표집분포 - 표본평균의 표집분포 이 포스트는 K-MOOC 숙명여대 여인권 교수님의 통계학의 이해 Ⅰ 강의를 기반으로 작성되었습니다. 이번 시간에는 통계량의 확률분포인 표집분포와 표본평균의 통계적 성질에 대해 알아보고자 한다. 표집분포 (sampling distribution) 표집분포란 지난 시간에 배운 통계량의 확률분포이다. 통계량이란 측정가능한 확률표본의 함수로 표본평균, 표본분산, 극한값, 범위, 순위(Xi 크기 순서) 등이 있다. 이러한 통계량은 우리가 주로 관심을 가지는 모수와 연관되어 있기 때문에 이 통계량이 어떤 통계적 성질을 알고 있는지 파악하는 것은 중요하다. ex) 어떤 확률분포 두 확률표본을 추출한 경우, 두 표본평균의 분포는? 위의 예시를 일반화한 표본평균의 기댓값, 분산 등을 구하면 다음과 같다. 그리고 이러한 ..
[Android] 안드로이드 스튜디오 설치 및 기본 설정 이 포스트는 edwith 부스트코스 안드로이드 프로그래밍 강의를 기반으로 작성되었습니다. 오늘은 안드로이드 앱 개발을 위한 필수 프로그램, 안드로이드 스튜디오를 어떻게 설치하는지 알아보고자 한다. 1. 안드로이드 스튜디오 다운로드 우선 https://developer.android.com/studio/index.html 홈페이지에서 다운로드 버튼을 눌러 설치를 진행한다. 설치하는 과정은 캡쳐하지 못했으나, default 내용 그대로 아무것도 건드리지 않고 계속 Next를 눌러주면 된다. 설치가 되면 여러 아이콘이 있는 화면이 뜨는데, 여기에서도 Next를 클릭한다. 2. 최신버전 여부 확인 아래 톱니바퀴 아이콘 옆 Configure > Check for Updates을 누르면 현재 다운받아져 있는 것이 ..

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