빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 다차원 척도법(Multidimensional Scaling, MDS) 다차원 척도법(Multidimensional Scaling, MDS)은 데이터의 상대적 거리 또는 유사성을 시각적으로 나타내는 통계적 기술입니다. 이 방법은 다차원 데이터를 저차원 공간(일반적으로 2D 또는 3D)으로 축소시킴으로써 데이터의 패턴, 구조, 또는 관계를 이해하기 쉽게 만듭니다. MDS는 데이터를 시각화하여 인과관계나 패턴을 파악하거나 데이터의 차원을 축소하는 데 사용됩니다. MDS의 주요 목적은 다음과 같습니다: 1. 데이터 시각화: 다차원 데이터를 그래프나 플롯으로 시각화하여 데이터의 패턴을 이해합니다. 2. 구조 파악: 데이터 내의 숨겨진 구조나 패턴을 찾아내기 위해 데이터를 저차원으로 축소합니다. 3. 유사성 분석: 데이터 간의 상대적 유사성을 분석하고 시각적으로 비교합니다. 4. 클.. 2023. 10. 24. 시계열 분석에서 정상성(Stationarity) 시계열 분석에서 정상성(Stationarity)은 매우 중요한 개념이며 시계열 데이터가 정상성을 만족할 때, 통계적 분석 및 모델링이 더 용이해집니다. 정상성은 다음과 같은 세 가지 조건을 충족해야 합니다: 1. 일정한 평균 (Constant Mean): 시계열 데이터의 평균은 시간이 지남에 따라 일정해야 합니다. 즉, 모든 시점에서 평균이 일정한 값을 가져야 합니다. 2. 일정한 분산 (Constant Variance): 시계열 데이터의 분산(또는 표준편차)은 시간에 따라 변동하지 않아야 합니다. 데이터의 분산은 모든 시점에서 안정되어야 합니다. 3. 공분산의 일정성 (Constant Covariance): 시계열 데이터 내의 관측치들 간의 공분산 또는 상관관계는 시간에 따라 변하지 않아야 합니다. 즉.. 2023. 10. 23. 회귀분석의 종류 회귀분석은 다양한 형태로 나타날 수 있으며 다양한 문제를 해결하기 위한 목적에 따라 여러 유형으로 나눌 수 있습니다. 이에 대한 주요 유형은 다음과 같습니다: 1. 단순회귀 (Simple Linear Regression): 단순회귀는 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 모델링하는 가장 기본적인 형태의 회귀 분석입니다. 이것은 직선의 형태로 나타날 수 있는 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 2. 다중회귀 (Multiple Linear Regression): 다중회귀는 여러 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 모델링합니다. 이것은 실제 세계의 복잡한 상황에서 여러 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 분석하는 데 사용됩니다. 3. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 로지.. 2023. 10. 22. 회귀분석의 검정방법 회귀분석(Regression Analysis)은 독립 변수(또는 설명 변수)와 종속 변수(또는 반응 변수) 간의 관계를 이해하고 설명하는 통계적 기법입니다. 회귀분석에서 중요한 부분 중 하나는 모델이 통계적으로 유의미한지 판단하는 검정 과정입니다. 이를 위해 몇 가지 핵심적인 개념을 이해해야 합니다. 1. 귀무가설과 대립가설 (Null Hypothesis and Alternative Hypothesis): 귀무가설 (H0): 이 가설은 일반적으로 "효과가 없다" 또는 "상관관계가 없다"는 주장을 나타냅니다. 즉, 모델에서 설명된 차이가 무작위로 발생한 것이라고 가정합니다. 대립가설 (H1 또는 Ha): 이 가설은 일반적으로 귀무가설의 반대 주장을 나타냅니다. 즉, 모델에서 설명된 차이가 우연이 아니며, .. 2023. 10. 21. 이전 1 ··· 19 20 21 22 23 24 25 ··· 40 다음
