ML/PM/Stat 썸네일형 리스트형 Joint, Marginal, and Conditional Probability / Bayes's Law 확률에 관한 기본적인 정리와 예제가 잘 되어 있는 파일을 찾아서 첨부한다. (아래 링크와 파일 참조) http://ocw.metu.edu.tr/pluginfile.php/2277/mod_resource/content/0/ocw_iam530/2.Conditional%20Probability%20and%20Bayes%20Theorem.pdf 아래는 Bayesian의 핵! 중심 개념 (from Wikipedia) 중요 슬라이드를 아래에 몇 장 캡춰했다. 더보기 Chi-suqare & Fisher's Exact test와 기대빈도 기술통계 부분은 내가 요즘엔 거의 하지 않아서.. 자주 잊어버린다. 핑계겠지만... 잊어버리지 않도록. 자주 간과하는 문제점 하나를 짚어보자면. Chi-square test와 Fisher's exact test를 이용하여 contingency table을 분석할 수 있는데, 아래와 같은 차이점이 있다. With large samples, a chi-squared test can be used in this situation. However, the significance value it provides is only an approximation, because the sampling distribution of the test statistic that is calculated is only appro.. 더보기 QQ plot QQ plot에 대해서 생각해보다가... 일일이 예제를 만드는 것은 귀찮은 일이다...그래서 구글이미지를 그냥 넣었다...의미는 없으니 자세히 볼 필요도 없다. 각설하고...QQ plot은 이름 그대로 quantile vs. quantile 의 그림이고... 일반적으로 다른 두 sample을 비교하여 동등한 분포를 갖는지..같은 모집단을 갖는지...등등을 알 수 있지만.. 정규분포와 비교시 정규성을 판단하는데 이용될 수 있다. 때로 PP plot이라고도 불린다. Theoretical normal quantile을 x 축에 놓고~ obsersved quantile을 y축에 놓았을때~ 1.Line of identity를 잘 따라가면 OK2. 그렇지 않더라도... 어느쪽으로 휘지 않고? 직선성을 유지하면 정규.. 더보기 Multiple Comparisons 다중비교에 있어서 가장 중요한 correction 문제에 대해서 직접 언급하는 것 보다는 아래의 웹페이지를 참고하는 것이 좋을 것 같아 링크는 남긴다. 1. http://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_comparisons Wikipedia는 정리가 가장 잘 되어있지만, 통계입문자가 처음 보기에는 어려울 수 있겠다. 2. http://dermabae.tistory.com/143 초보자가 보기에 좋게 정리가 잘 되어 있다. 이미지들만 우선 가져온다. 출처는 위와 같다. *** Bonferroni correction : p-value multiplied by the combinations of the possible comparison cases [Image source : http:.. 더보기 KNIME [http://www.knime.org/] KNIME [naim] is a user-friendly graphical workbench for the entire analysis process: data access, data transformation, initial investigation, powerful predictive analytics, visualisation and reporting. The open integration platform provides over 1000 modules (nodes), including those of the KNIME community and its extensive partner network.KNIME can be downloaded onto the desktop and used free of.. 더보기 이전 1 2 다음
