# 편향 ## 개요 머신러닝 모델의 성능을 평가할 때 중요한 요소 중 하나는 **편향**(Bias)입니다. 편향은 모델이 학습 데이터의 패턴을 얼마나 잘 반영하는지를 나타내는 지표로, 일반적으로 **예측값과 실제값 사이의 평균적인 차이**를 의미합니다. 낮은 편향은 모델이 데이터의 진짜 관계를 잘 포착하고 있음을, 높은 편향은 모델이 너무 단순하거나 학...

# 대립 가설 ## 개요 **대립 가설**(alternative hypothesis)은 통계학에서 **가설 검정**(hypothesis testing)의 핵심 요소 중 하나로, 연구자가 실제로 입증하고자 하는 주장 또는 기대되는 결과를 수학적으로 표현한 것이다. 대립 가설은 **귀무 가설**(null hypothesis)의 반대 개념으로 설정되며, 표본...

# 표준 오차 ## 개요 **표준 오차**(Standard Error, SE)는 통계학에서 표본 통계량(예: 표본 평균)이 모집단의 실제 모수(예: 모평균)를 얼마나 정확하게 추정하는지를 나타내는 척도이다. 즉, 표본밀도**(precision)를 평가하는 데심적인 역할을 한다. 일반적으로 표준 오차가 작을수록 표본 통계량은 모수에 더 가깝게 일관되게 추...

# 회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 통계학에서 회귀 분석(Regression Analysis)을 수행할 때 나타나는 핵심 개념으로, 독립 변수(설명 변수)가 종속 변수(반응 변수)에 미치는 영향의 크기와 방향을 수치적으로 나타냅니다. 회귀 분석은 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 널리 사용되며, 회귀 계수는 이러한...

# 효과 크기 ## 개요 **효과 크기**(Effect Size)는 통계학에서 두 집단 간의 차이, 변수 간의 관계, 또는 실험적 처치의 효과를 정량적으로 나타내는 척도이다. 통계적 유의성 검정(예: *p*-값)이 단지 "결과가 우연일 가능성이 낮은가?"를 묻는 데 그친다면, 효과 크기는 "그 결과가 실제로 얼마나 중요한가?"에 대한 답을 제공한다. 즉...

# 계수 ## 개요 **계수**(coefficient)는 통계학, 특히 회귀 분석에서 매우 중요한 개념으로, 독립 변수(independent variable)가 종속 변수(dependent variable)에 미치는 영향의 크기와 방향을 수치적으로 나타내는 값이다. 회귀 분석을 통해 추정되는 계수는 변수 간의 관계를 정량적으로 해석하는 데 핵심적인 역할...

# 회귀 분석 회귀 분석(Regression Analysis)은 통계학에서 두 개 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 특히 한 변수(종속 변수)가 다른 변수들(독립 변수 또는 설명 변수)에 의해 어떻게 영향을 받는지를 수학적으로 표현함으로써 예측 및 추론을 가능하게 합니다. 회귀 분석은 경제학, 사회과학, 의학, 공...

# 가중치 평균 ## 개요 **가중치 평균**(Weighted Average)은 단순 평균(Arithmetic Mean)과 달리 각 신뢰도를 반영하기 위해 **가중치**(Weight)를 부여하여 계산하는 평균 방식입니다. 특히 **데이터과학**과 **모델 평가** 분야에서 다양한 지표를 종합하거나, 클래스 불균형이 있는 분류 문제에서 성능을 평가할 때 ...

# gdaladdo ## 개요 `gdaladdo`는 **Geospatial Data Abstraction Library**(GDAL)에서 제공하는 명령줄 도구로, 래스터 지리정보 데이터에 오버뷰(Overview) 또는 **다중 해상도 피라미드**(Multi-resolution Pyramid)를 생성하여 데이터의 시각화 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. ...

# 최소제곱법 ## 개요 **최소제곱법**(Least Squares Method)은 관측된 데이터와 모델의 예측값 사이의 차이, 즉 **잔차**(residual)의 제곱합을 최소화하여 모델의 파라미터를 추정하는 통계적 방법이다. 이 방법은 회귀 분석, 데이터 피팅, 예측 모델링 등 데이터과학의 핵심 분야에서 널리 사용되며, 특히 선형 회귀 모델의 추정에...

# p-값 ## 개요 **p-값**(p-value, probability value)은 통계학에서 **가설검정**(hypothesis testing)의 핵심 개념 중 하나로, 귀무가설(null hypothesis)이 사실일 때 관측된 표본 데이터 또는 그보다 더 극단적인 결과가 나타날 확률을 의미한다. p-값은 데이터의 통계적 유의성을 판단하는 데 사용...

# 귀무 가설 ## 개요 **귀무 가설**(Null Hypothesis, 기호: \( H_0 \))은 통계학에서 가설 검정의 출발점이 되는 기본 가설로, 관찰된 데이터에 특별한 효과나 차이, 관계가 없다는 주장을 담고 있습니다. 즉, 실험이나 연구에서 발견된 결과가 단순한 우연의 산물일 가능성을 전제로 하는 가설입니다. 귀무 가설은 연구자가 실제로 입증...

# 경제학 ## 개요 경제학(經濟學, Economics)은 한정된 자원을 바탕으로 인간과 사회가 재화와 서비스를 어떻게 생산하고, 분배하며, 소비하는지를 연구하는 사회과학의 한 분야이다. 경제학은 개인, 기업, 정부 등 다양한 행위자들이 자원의 배분을 둘러싸고 내리는 선택의 논리를 분석함으로써, 효율성과 공정성, 성장, 안정성 등의 경제적 목표를 달성하...

# 주의력결핍과잉행동장애 ## 개요 **주의력결핍과잉행동장애**(Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder, 이하 ADHD)는 주의 집중의 어려움, 과잉 행동, 충동성 등의 핵심 증상이 나타나는 신경발달장애이다. 주로 아동기 초기에 발현되지만, 성인기까지 지속되는 경우가 많아 평생에 걸친 기능적 어려움을 초래할 수 있다. ...

# 과잉행동 및 충동성 증상 ## 개요 **과잉행동**(Hyperactivity) 및 **충동성**(Impulsivity) 증상은 주로 주의력결핍과잉행동장애(ADHD)와 연관되어 나타나는 대표적인 행동 특성입니다. 이 증상은 아동기에 흔히 관찰되지만, 성인에게도 지속될 수 있으며, 일상생활, 학업, 직장, 인간관계 등 다양한 영역에서 어려움을 초래할 수...

# ADHD ## 개요 주의력결핍 과잉행동장애(Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder, ADHD)는 주의 집중의 어려움, 과잉 행동, 충동성 등의 증상이 나타나는 신경발달장애이다. 주로 아동기 초기에 발현되지만, 성인기에까지 지속되는 경우도 많다. ADHD는 단순한 ‘산만함’이나 ‘게으름’과는 본질적으로 다르며, 뇌의 ...

# 유의 수준 ## 개요 **유의 수준**(Significance Level)은 통계학에서 가설검정(hypothesis testing)의 기준이 되는 임계값으로, 귀무가설(Null Hypothesis)이 참일 때에도 이를 기각할 수 있는 허용 오차를 의미한다. 일반적으로 그리스 문자 α(alpha)로 표기되며, 주로 0.05(5%), 0.01(1%), ...

# 제1종 오류 ## 개요 제1종 오류(Type I Error)는 통계학에서 가설 검정을 수행할 때 발생할 수 있는 두 가지 주요 오류 중 하나로, **귀무가설(null hypothesis)이 실제로 참임에도 불구하고 이를 기각하는 오류**를 의미합니다. 이는 "거짓 양성"(False Positive)이라고도 불리며, 통계적 의사결정에서 중요한 개념 중...

# 교차 검증 기반 인코딩 ## 개요 **교차 검증 기반 인코딩**(Cross-Validation Based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 과정에서 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 고안된 고급 인코딩 기법입니다. 특히 타깃 인코딩(Target Encoding)과 같은...

# 순서형 범주 ## 개요 **순서형 범주**(Ordinal Category)는 통계학에서 범주형 데이터의 한 유형으로, 범주들 간에 **의미 있는 순서나 등급**이 존재하지만, 범주 간의 **정량적 차이**(간격)는 정의되지 않는 데이터를 말한다. 즉, "크다", "작다", "높다", "낮다"와 같은 상대적 순서는 가능하지만, 그 차이의 크기를 수치적...