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14 처지: 개념적 모형, 가설 검정, 베이즈 추론, 변분 베이지안 방법, 기계 학습, 기술통계학, 빅 데이터, 대한민국의 고등학교 수학 교과목, 구조방정식 모델링, 자유도 (통계학), 인덕션, 추계학, 표본 분포, 통계학.
개념적 모형
적 모형(槪念的模型)은 데이터베이스를 설계하는 과정에서 사용자 요구 사항이 통합된 형태로서, 프로그램 실체들 간의 관계를 나타내는 조직체의 고유 모델이.
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가설 검정
통계적 가설 검정(統計的假說檢定, statistical hypothesis test)은 통계적 추측의 하나로서, 모집단 실제의 값이 얼마가 된다는 주장과 관련해, 표본의 정보를 사용해서 가설의 합당성 여부를 판정하는 과정을 의미.
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베이즈 추론
베이즈 추론(Bayesian inference)은 통계적 추론의 한 방법으로, 추론 대상의 사전 확률과 추가적인 정보를 통해 해당 대상의 사후 확률을 추론하는 방법이.
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변분 베이지안 방법
변분 베이지안 방법은 베이지안 추론과 기계 학습에서 실제로 계산하기 힘든 적분을 근사하는데 사용되는 기술들의 집합이. 여러 관측 변수들과 파라미터, 은닉 변수등으로 구성된 그래프 모형로 표현될 수 있는 복잡한 통계적 모형에서 사용.
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기계 학습
학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.
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기술통계학
술 통계학(descriptive statistics)는 측정이나 실험에서 수집한 자료의 정리, 표현, 요약, 해석 등을 통해 자료의 특성을 규명하는 통계적 방법이.
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빅 데이터
빅 데이터()란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한James Manyika & Michael Chui, >, McKinsey Global Institute, (2011년 05월), Pg.1.
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대한민국의 고등학교 수학 교과목
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구조방정식 모델링
조방정식 모델링(構造方程式 -)은 경로 분석, 회귀 분석, 요인 분석이 합성되어 발전된 통계 방법이.
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자유도 (통계학)
통계학에서 자유도(degrees of freedom)는 통계적 추정을 할 때 표본자료 중 모집단에 대한 정보를 주는 독립적인 자료의 수를 말. 크기가 n인 표본의 관측값(x_1, x_2, \dots, x_n)의 자유도는 n-1이.
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인덕션
인덕션()은 유도(誘導), 감응(感應), 귀납(歸納) 등을 뜻하는 영어.
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추계학
학(推計學:stochastic)은 흔히 추측 통계학으로도 불리며, 모집단에서 임의로 추출한 표본에 따라 모집단의 상태를 추측하는 학문이.
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표본 분포
본 분포(sampling distribution 또는 finite-sample distribution)는 크기 n의 확률 표본(random sample)의 확률 변수(random variable)의 분포(distribution)이.
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통계학
200px 통계학(統計學)은 수량적 비교를 기초로 하여, 많은 사실을 통계적으로 관찰하고 처리하는 방법을 연구하는 학문이.
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