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통계학17

평균의로의 회귀 1. 들어가며 노벨 경제학상을 수상하기도 했던 심리학자 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)은 명저 '생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)'에서 평균으로의 회귀 현상에 대한 좋은 사례를 소개합니다. 그가 이스라엘 공군사관학교에서 강의를 할 때였는데, 베테랑 교관 한 명이생도들이 비행을 잘못했을 때 벌을 주면 대개 다음 비행에서 잘 한다며 보상보다 벌이 더 효과가 좋다는 주장을 합니다. 하지만 대니얼 카너먼은 그런 현상은 단지 평균으로의 회귀 현상일뿐이라고 설명합니다. 평균으로의 회귀(Regression) 현상은 '회귀분석'이라는 이름의 유래이기도 한데, 회귀분석 결과 해석과도 밀접한 관련이 있습니다. 평균으로의 회귀 현상을 설명하기 위해 가상의 데이터로 실험하고 그 결과를.. 2024. 10. 18.
A/B 테스트를 통한 통계적 사고 과정 따라가기 1. 들어가며추론 통계는 기술 통계에서 얻은 결과를 전체 모집단 차원으로 확대해서 그 결과를 일반화할 수 있는지 타진해보는 과정이다. 개인적으로 추론 통계의 핵심을 이해하는데는 두 집단의 비교 사례가 가장 좋다고 생각한다. 실제로 통계를 잘 모르는 디자인 전공 학생들에게 통계의 핵심을 어떻게 잘 전달할까 고민하다가 다음과 같은 과정으로 설명하면 좋겠다고 생각해서 나온 글이다.  2. A/B 테스트에서 묻는 질문어떤 디자인이 더 좋은 디자인인가?에 대한 질문에는 과학적으로 답할 수 없다. 왜냐하면 주관적인 영역이기 때문이다. 하지만 어떤 디자인이 목표를 달성하는데 더 좋은가? 라는 질문으로 바뀌면 정답을 구할 수 있다. 여기서 목표란 쇼핑몰의 구매전환율, 특정 메뉴 클릭 비율, 사이트 재방문 비율 등이다... 2024. 10. 2.
선형회귀분석 밑바닥부터 이해하기 관련글 상관관계와 상관계수1. 들어가며 연속형 변수 x, y의 관계는 상관관계(correlation) 분석을 통해 2가지 사실을 알 수 있다. 관계의 방향 관계의 강도 보통 관계의 방향은 그래프를 그려 확인하고, 관계의 강도는 그래프로diseny.tistory.com  평균의로의 회귀1. 들어가며 노벨 경제학상을 수상하기도 했던 심리학자 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)은 명저 '생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)'에서 평균으로의 회귀 현상에 대한 좋은 사례를 소개합니다.diseny.tistory.com 1. 들어가며두 연속형 변수 X, Y에서 X가 변함에 따라 Y가 어떻게 변하는지 분석한다면 Y는 결과변수(반응변수)로 부르고 X는 설명변수(독립변수)로 부른다. 회귀.. 2022. 4. 1.
상관관계와 상관계수 1. 들어가며연속형 변수 x, y의 관계는 상관관계(correlation) 분석을 통해 2가지 사실을 알 수 있다. 관계의 방향관계의 강도 보통 관계의 방향은 그래프를 그려 확인하고, 관계의 강도는 그래프로도 확인 가능하지만 구체적인 값을 계산한다. 관계의 방향과 강도를 파악하는 방법에 대해 살펴보자.  2. 관계의 방향관계의 방향은 3가지 경우로 나뉜다. 은 일반적인 3가지 경우의 관계를 나타내고 있다.  산점도를 그리고 추세선을 그어보면 대략의 방향성이 나오는데 제일 왼쪽 그래프는 x, y가 양의 상관관계(postive), 두 번째 그래프는 x, y가 음의 상관관계(negative), 제일 오른쪽 그래프는 x, y가 아무런 상관성이 없다는 의미다.   3. 관계의 강도관계의 방향성을 알았다면 어느 정.. 2022. 3. 31.
확인적 요인분석(CFA : Confirmatory Factor Analysis) 관련글 탐색적 요인분석(EFA : Exploratory Factor Analysis) 1. 기본개념 사회과학이나 심리학에서는 직접적으로 측정할 수 없는 변수를 잠재 변수(latent variable), 요인(factor), 구인(construct), 구성 개념 등으로 부른다. 데이터 분석 측면에서 보자면 보통 어떤 diseny.tistory.com R_요인분석(psych 패키지) 관련글 탐색적 요인분석(EFA : Exploratory Factor Analysis) 1. 데이터 생성 아래의 코드로 샘플 데이터 프레임을 생성한다. A = c(87, 55, 81, 42, 45, 54) B = c(92, 72, 95, 55, 87, 66) C = c(67, 82, 38, 55.. diseny.tistory.co.. 2022. 3. 30.
1. 네트워크 분석 개요 1. 들어가며 네트워크 분석은 다수의 점(노드)들이 선으로 연결되어 있는 망을 분석하는 방법이다. 점(노드)은 개인, 국가, 회사 등을 의미하고 점들이 선으로 연결이 되었다는 것은 거래 관계가 있거나, 친구 관계를 맺고 있다거나 하는 등의 특정한 관계가 형성되어 있음을 의미한다. 2. 노드(node)와 엣지(edge) 노드는 네트워크를 구성하는 개체, 엣지는 개체 간의 연결 상태를 의미한다. 아래 에서는 네트워크에 A, B, C 노드가 존재하고 B와 C는 연결되어 있다. 3. 네트워크의 특징을 나타내는 개념들 아래 는 두 개의 서로 다른 네트워크 A, B이다. 이 둘은 생김새를 보면 다르다는 것이 분명하지만 구체적으로 그 다름(difference)을 어떤 수치로 표현할 수 있을지 살펴 보자. (1) 노드.. 2022. 3. 17.

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