# 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...

# 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...

# 잔차 ## 개요 **잔차**(잔여, Residual)는 통계학 및 데이터과학, 특히 **시계열 분석**에서 매우 중요한 개념 중 하나이다. 잔차는 관측된 실제 값과 모델이 예측한 값 사이의 차이를 의미하며, 모델의 적합도와 성능을 평가하는 데 핵심적인 역할을 한다. 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 잔차를 분석함으로써 모델...

# 생물 통계 ## 개요 **생물 통계**(Biostatistics)는 생물학, 의학, 공중보건, 임상 연구 등 생명과학 분야에서 데이터를 수집, 분석, 해석하기 위해 통계학의 원리와 방법을 적용하는 학문입니다. 생물 통계는 실험 설계, 관찰 연구, 유전체 분석, 임상 시험, 역학 조사 등 다양한 생명과학적 질문에 대한 과학적 근거를 제공하는 데 핵심적...

# 등분산성 등분산성(等分散性, Homoscedasticity)은 통계학, 특히 회귀분석에서 매우 중요한 가정 중 하나로, 회귀 모형의 잔차(residuals)가 모든 독립변수 값에 대해 동일한 분산을 가진다는 성질을 의미합니다. 이 가정이 만족되지 않을 경우, 회귀 계수의 추정치는 여전히 불편(unbiased)할 수 있지만, 표준오차의 추정이 부정확해져...

# 등분산성 ## 개요 **등분산**(homoscedasticity)은 통계학에서 회귀 분석 분산 분석(ANOVA), t-검정 등 여러 통계적 추론 방법의 핵심적인 **통계적 가정** 중 하나입니다. 이 가정은 모델의 오차 또는 잔차(residuals)의 분산이 독립 변수의 모든 수준이나 관측값에 관계없이 **일정하다**는 것을 의미합니다. 반대로, 분...

# 측정 오류 측정 오류(Measurement Error는 데이터 수집 과정에서 관측값이 실제 값과 일치 않는 경우 발생하는차를 의미합니다. 이는 실험, 조사, 관측 등 다양한 데이터 수집 방에서 불가피 나타날 수 있으며, 특히 데이터과학 및 통계 분석에서는의 신뢰성과 정확성에 큰향을 미칩니다. 측정 오류는 분석 결과의 왜곡, 추치의 편향, 모델의능 저하...

# A/B 테스트 ## 개요 **A/B 테스트**(A/B Testing)는 두 개 이상의 변형(예: 버전 A와 버전 B)을 비교하여 어떤 것이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 **통계적 가설 검정 방법**입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등에서 사용자 행동에 미치는 영향을 분석하기 위해 활용되며, 데이터 기반 의사결정(Da...

# 예측 정확도 균형 ## 개요 **예측 정확도 균형**(Predictive Parity)은 인공지능I) 시스템, 특히 머신러닝 모델이 다양한 집단(예: 인종, 성별, 연령대 등)에 대해 동일한 수준의 예측 정확도를 유지하는 것을 의미합니다. 이 개념은 AI의 **공정성**(Fairness)을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 특정 집단이 다른 집단보다 ...

SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python) 과학적 계산 및 수치석을 위한 파썬의 핵심 라이러리 중 하나로, NumPy를 기반으로 하여 고급 수학적 알고리즘과 수치적 기법을 제공합니다. 데이터 과학, 공학, 물리학, 통계학 등 다양한 분야에서 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되어 있으며, 오픈소스 프로젝트로 개발자 ...

# 확률 분포## 개요 **확률 분포**(Probability Distribution는 확률변의 가능한 값들과 각 값이 발생할 확률을 체계적으로 설명하는 수학적 함수이다. 통계학과 확률론의 핵심 개념 중 하나, 데이터의 특과 불확실성을량적으로 분석 예측하는 데 필수적인 도구이다. 확률 분포는 실험, 관측, 또는 이론적 모델에서 얻은 결과의 확률적 행동을 ...

# 필터 방법 ## 개요**필터 방법**( Method)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 모델링에서 **특성 선택**(Feature Selection)을 수행하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 이은 모델 훈련 과정에 의존하지 않고, 데이터 자체 통계적 특성만을 기반으로 각 특성의 중요도를 평가하여 불필요하거나 중복된 변수를 제거하는 것을 목표로 합니다...