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Data Science/Statistics2

선형 회귀, Linear Regression 우선, 선형 회귀를 분석한다고 할때. "회귀 분석"의 의미는 둘 또는 그 이상의 변수들 간의 인과 관계를 파악하는 것을 의미한다. 가령, 날씨와 아이스크림 판매량의 관계를 분석한다고 했을때.날씨가 더우면 -> 아이스크림 판매량이 올라간다.날씨가 추우면 -> 아이스크림 판매량이 내려간다.와 같이 밀접한 인과 관계를 분석하는 것을 회귀 분석한다고 말한다. 이때, 회귀 분석은, 둘 또는 그 이상의 변수들 간의 상관 관계를 파악하는, 상관 분석에 포함되는 개념이다. (상관 분석의 예는, 어떤 학생의 수학 점수와 영어 점수 간의 관계 같은 것이다. 어떤 관계가 있다고 하더라도, 인과 관계는 형성될 수 없는 관계를 나타낼 때. 상관 관계는 있으나, 인과 관계는 없다고 말할 수 있다) 그럼, 요즘 머신 러닝에서 가장.. 2017. 11. 23.
조금 더 생각해보는 p-value 앞선 포스팅에서 유의확률, 유의수준 그리고 p값(p-value)에서 알아본 김에,조금 더 이에 대해서 생각해볼만한 내용을 정리하고자 한다. 이 내용은 "A/B 테스트에서 p-value에 휘둘리지 않기"라는 제목의 글을 참조한 것이고,정확한 출처는 내용 하단에 밝힌다. A/B 테스트 결과 분석은 주로 빈도주의 관점에서 유의성 검정을 따른다. 문제는 유독 유의확률(p-value)에만 신경을 쓰느라 제대로 실험 결과를 해석하지 않는다는 점이다. 실험의 목적은 얼마나 효과가 있는지 살펴보는 것이지 통계적 유의성(statistical significance)만을 확보하는 것이 아니다. 우선, 들어가기전에 p-value의 의미를 다시 짚어보자. A/B 테스트에서는 마냥 p-value가 작아질 때까지 실험 결과를 모.. 2017. 10. 13.
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