코딩하는 간호사

'ADsP 예상문제 3과목 - 2 영상' 공부하기 Q15. 데이터 전처리 - 스케일링 - Min-Max Nomalization: 데이터 전처리 방법 중 데이터를 일정범위로 Feature scaling 범위 0~1사이로 적용해주고 원 데이터 분포를 유지하는 정규화 방법 - Standardization: 평균 0, 표준편차 1인 표준 정규분포를 변환하는 것 Q16. 결측값(missing value)처리에 대한 대치법 - complete case analysis: 결측값은 삭제. 불완전 자료는 모두 무시하고 완전하게 관측된 자료만으로 표준적 통계기법에 의해 분석하는 방법 - 평균대치법(mean imputation): 관측/실험결과자료의 적절한 평균값으로 결측값 대치하여 완전한 자료로 만든 후,--> 완전한 자..

'ADsP 예상문제 3과목 - 1 영상' 공부하기 Q1. 모수적 추론 - F-분포 * F-분포란 : 두 집단의 분산이 같은 지를 검정할 때 사용된다. * 모평균과 표본평균과의 차이 : z-분포, t-분포 * 모분산과 표본분산과의 차이: F-분포(집단 2개), 카이제곱(x^2)분포(집단 1개) Q2. 집중화 경향 측정 - 집중 경향치(평균, 중앙값, 최빈값)에서 이상값 및 다른 관측값에 의한 영향에 민감한 것을 '평균'이다. Q3. 자료의 척도 - 명목척도: 단순히 대상특성 분류 / 확인 모적 - 서열척도: 대소/고저 등 순위만 제공, 양적비교불가 ex)금은동, 상중하 - 등간척도: 순위를 부여하되, 간격동일. 양적비교 가능 ex)기온, 물가지수 ----> 기온의 0도와 절대 0점과의 개념은 다르다. - ..