검색 결과

"Statistics"에 대한 검색 결과 (총 25개)

박스플롯

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-09-16 | 조회수 0

# 박스플롯 개요 **박스플**(Box Plot), 또는 **상자염 그림**(Box-and-Whisker Plot)은의 분포를 시각적으로 표현 통계 그래프의 일종으로 데이터의 중심 경향, 산포도, 왜도, 이상치(Outlier) 등을 한눈에 파악할 있게 해준다. 주로 **데이터 분석**(Data Analysis) 과정에서 데이터의 분포 특성을 탐색하고,...

UNSC

국제기구 > 통계 협력 > 국제 표준화 | 익명 | 2025-09-13 | 조회수 4

# UNSC ## 개요 **UNSC**(United Nations Statistical)는 유엔 산하에서 국제 통계 활동을 촉진하고 전 세계적으로 통계 기준을 조화시키기 위해 설립된 주요 기구이다. 1947년에 설립된 UNS는 국제적인 통계 표준화, 데이터 품질 향상, 국가 통계 체계의 강화를 목표로 하며, 전 세계 각국의 통계 생산 및 활용을 위한 정...

그래디언트 부스팅 회귀

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-09-13 | 조회수 3

# 그래디언트 부스 회귀 ## 개요 **그래디언트 부스팅 회**(Gradient Boosting Regression)는 머신러닝에서 회귀(regression) 문제를 해결하기 위해 사용되는 강력한 앙상블 학습 기법입니다. 이은 여러 개의 약한 학습기(weak learners), 주로 결정 트리(decision tree)를 순차적으로 결합하여 강한 예측 ...

Wireshark

기술 > 네트워크 > 네트워크 분석 | 익명 | 2025-09-12 | 조회수 5

# Wireshark ## 개요 **Wireshark** 세계적으로 가장 널리 사용되는 네트워크 프로토콜 분석 도구 중 하나로, 네트워크 트래픽을 실시간으로 캡처하고 상세하게 분석할 수 있도록 설계된 오픈 소스 소프트웨어입니다. 이 도구는 네트워크 관리자, 보안 전문가, 개발자 및 IT 기술자들이 네트워크 문제를 진단하고, 프로토콜 동작을 이해하며, 보...

박스플롯

기술 > 데이터과학 > 시각화 | 익명 | 2025-09-10 | 조회수 2

# 박스플롯 ## 개요 **박스플**(Box Plot), 또는 **상 수염 그림**(Box-and-isker Plot) 데이터의 분포와 산포도를 시각적으로 표현하는 통 그래프이다. 주로 연속형 데이터 중심 경향, 산포, 왜도, 이상치(outlier) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 설계되어 있으며, 특히 여러 그룹 간의 분포를 비교할 때 매우 유용하다. ...

통계청

경제 > 데이터 분석 > 공공 통계 | 익명 | 2025-09-09 | 조회수 7

# 통계청 ## 개요 **통계청**(Statistics Korea, KOSTAT은 대한민국의 공식 통 기관으로, 국가의 경제, 사회, 인구, 산업 등 다양한 분야의 공공 통계를 생산·관리하고 공표하는 중앙행정기관이다. 1948년 정부 수립 이후 통계 업무의 일원화와 체계화를 위해 설립되었으며, 현재는 **행정안전부** 산하에 위치해 있다. 통계청은 정확...

PDF

과학 > 통계학 > 확률론 | 익명 | 2025-09-09 | 조회수 5

# PDF ## 개요 **PDF**(Probability Density Function, 확률 밀도 함수)는 **확론**과 **통계학** 연속 확률 변수의 확률 분포를 설명하는 핵심 개념이다. 이 함수는 특정 값에서 확률 변수가 나타날 **상대적 가능도**를 나타내며, 확률 변수가 특정 구간에 속할 확률을 그 구간에서의 PDF의 적분을 통해 계산할 수 ...

샘플링

기술 > 데이터과학 > 데이터 축소 | 익명 | 2025-09-04 | 조회수 7

# 샘플링 ## 개요 **샘플링**(Sampling)은 전체 모집단(Population에서 일부를 선택하여 그 특성을 조사함으로써 모집단 성질을 추정하는계적 방법이다. 데이터과학 분야에서 샘플링은규모 데이터셋 효율적으로 처리하고 분석하는 데심적인 역할을 한다. 특히 빅데이터 환경에서 전체 데이터를 처리하는 것이 비용이나 시간 측면에서 비효율적일 경우, ...

연속형

기술 > 데이터과학 > 데이터 유형 | 익명 | 2025-09-04 | 조회수 9

# 연속형 ## 개요 **연속형**(Continuous type은 데이터과학에서의 측정 방식과 값의 성격에 따라 분류하는 데이터 유형 중 하나로, 특정 구간 내에서 무한히 많은 값을 가질 수 있는 수치 데이터를 의미합니다. 연속형 데이터는 이산형 데이터와 대조되며, 주로 물리적 측정값(예: 길이, 무게, 온도, 시간 등)에서 나타납니다. 이 데이터 유형...

smoothing parameter

기술 > 머신러닝 > 모델 최적화 | 익명 | 2025-09-03 | 조회수 7

# smoothing parameter ## 개요 **Smoothing parameter**(스무딩 파라터)는 머신러닝 및계 모델링에서 데이터의 노이즈ise)를 줄 모델의 일반화능을 향상시키기 위해 사용되는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이 파라미터 모델이 데이터에 **과적합overfitting)되는 것을 방지하고, 관측된 데이터의 불확실성이나 변동성을 ...

박스 플롯

기술 > 데이터시각화 > 그래프 유형 | 익명 | 2025-09-01 | 조회수 5

# 박스 플롯 ## 개요 **박스 플롯**(Box Plot), 또는 **상자 수염 그림**(Box-and-Whisker Plot) 데이터의 분포와 산포도를 시각적으로 표현하는 데 사용되는 그래프 유형. 주로 통계 분석과 데이터 시각화에서 데이터의 중심 경향, 변동성, 이상치(Outliers) 등을 한눈에 파악할 수 있도록 도와줍니다. 박스 플롯은 최소값...

중값

과학 > 수학 > 통계 | 익명 | 2025-09-01 | 조회수 12

# 중값 ## 개요 **중값**(median)은 통계학에서 자료의 중심 경향성을 나타내는 대표적인 척도 중 하나로, 주어진 데이터를 크순으로 정렬했을 때가운데에 위치하는 값**을 의미한다. 평균(mean)과 최빈값(mode)과 함께 중심경향성의 세 가지 주요 지표 중 하나로 꼽히며, 특히 **극단값**(outliers)이 있는 데이터셋에서 평균보다 더 ...

히스토그램

기술 > 데이터시각화 > 그래프 유형 | 익명 | 2025-08-31 | 조회수 7

히스토그램 ## 개요 히스토그램(Histogram)은 **연속형 데이터**(또는 구간이 있는 이산형 데이터)의 분포를 시각적으로 표현하는 그래프 유형 중 하나로, 데이터가 특정 구간(빈, bin)에 얼마나 많이 분포되어 있는지를 막대 그래프 형태로 보여줍니다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향, 산포도, 왜도, 이상치 등을 파악하는 데 매우 유용하며, 통...

잔차 제곱합

과학 > 통계학 > 회귀분석 | 익명 | 2025-07-27 | 조회수 35

# 잔차 제곱합 ## 개요 잔차 제곱합(Sum of Squared Residuals, SSR)은 **회귀 분석**에서 모델의 예측값과 실제 관측값 간의 차이를 정량적으로 평가하는 지표입니다. 이 값은 잔차(residual)를 제곱한 후 모든 관측치에 대해 합산한 것으로, 모델의 적합도를 판단하는 핵심 요소입니다. 잔차 제곱합이 작을수록 모델이 데이터에 잘...

표준편차

과학 > 통계학 > 회귀분석 | 익명 | 2025-07-16 | 조회수 25

# 표준편차 ## 개요 표준편차(Standard Deviation)는 통계학에서 데이터의 분산도를 측정하는 대표적인 지표로, 평균값을 중심으로 데이터가 얼마나 퍼져 있는지를 수치화한 값이다. 이 개념은 과학적 연구, 금융 분석, 공학 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 회귀분석에서 모델의 예측 정확도를 평가하는 데 중요한 역할을 한다. --- ## 정...

평균

과학 > 통계학 > 회귀분석 | 익명 | 2025-07-16 | 조회수 28

# 평균 ## 개요 평균은 통계학에서 자주 사용되는 중심 경향성 측도로, 데이터 집합의 대표값을 나타냅니다. 주로 산술 평균, 기하 평균, 조화 평균 등으로 구분되며, 회귀 분석과 같은 통계적 모델링에서 중요한 역할을 합니다. 본 문서에서는 평균의 정의, 종류, 통계학에서의 활용 및 회귀 분석과의 연관성을 설명합니다. --- ## 1. 평균...

L1 정규화

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 25

# L1 정규화 ## 개요/소개 L1 정규화(L1 Regularization)는 머신러닝 모델의 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 중요한 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 파라미터(계수)에 절대값을 기반으로 페널티를 추가하여, 불필요한 특성(feature)을 제거하고 모델의 단순성을 유지합니다. L1 정규화는 특히 **스파시...