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딸기의 상품가치

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수집, 시각화, 설명

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확률모델, 확률분포, 새확률변수, 통계모델, 연구계획

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모수추정, 모수비교

AI와 함께 논문작성

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연구주제

가설검정

독립변수

종속변수

표본종류

확률변수가정

새확률변수

표집분포

검정확률분포

검정통계량

귀무가설

가설검정

AI와 함께 논문작성

데이터 입력

저온숙성한 딸기가 달다

당도 같다 - 기각

저온숙성(독립): 이분형 변수

당도(종속): 연속형 확률변수

대응표본: 대응 속성의 상관

정규성, 상관유의성

차이평균

표본평균 중심극한정리

t분포

차이평균과 오차의 비

당도 차이평균은 0

유의확률과 유의수준으로 판정

AI와 함께 논문작성

데이터 입력

설이 아키보다 달다

당도 같다 - 기각

품종(독립): 명목형 변수

당도(종속): 연속형 확률변수

평균차이

표본분산 중심극한정리

t분포

평균차이와 오차의 비

당도 평균차이는 0

유의확률과 유의수준으로 판정

AI와 함께 논문작성

데이터 입력

딸기가 단 월이 있다

당도 같다 - 기각

출하월(독립): 순서형 변수

당도(종속): 연속형 확률변수

독립표본: 여러 범주의 속성

등분산성, 독립성, 정규성

집단간분산, 집단내분산

표본분산 중심극한정리

F분포

신호와 노이즈의 비

당도의 신호는 0

유의확률과 유의수준으로 판정

AI와 함께 논문작성

데이터 입력

과중과 당도는 상관 있다.

상관계수 0이다 - 기각

과중(속성): 연속형 확률변수

당도(속성): 연속형 확률변수

대응표본: 대응 속성의 상관

등분산성, 독립성

두 속성의 표준편차에 의한 상관

상관계수 중심극한정리

t분포

상관계수와 오차의 비

과중과 당도의 상관계수는 0

유의확률과 유의수준으로 판정

AI와 함께 논문작성

데이터 입력

과중으로 당도 알 수 있다.

결정계수 0이다 - 기각

과중(독립): 연속형 변수

당도(종속): 연속형 확률변수

대응표본: 대응 속성의 회귀

등분산성, 독립성, 정규성

결정계수: 상관계수의 제곱

결정계수 중심극한정리

F분포

회귀변동과 잔차변동의 비

과중으로 설명되는 당도는 0

유의확률과 유의수준으로 판정

AI와 함께 논문작성

데이터 입력

품종마다 제철이 있다.

확률분포 같다 - 기각

출하월(속성): 순서형 확률변수

품종(속성): 명목형 확률변수

대응표본: 대응 Cell의 확률

등분산성, 독립성, 정규성, 선형성

각 Cell에서 확률차이평균

확률차이평균 표준정규분포

카이제곱분포

확률의 연관과 우연의 비

확률차이의 합은 0

유의확률과 유의수준으로 판정