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9 처지: 모집단, 분산, 회귀 분석, 평균, 중앙값, 중앙값 절대 편차, 표본, 표준 편차, 선형 회귀.
모집단
모집단(母集團)이란 정보를 얻고자 하는 관심 대상의 전체집합을 말. 모집단은 우리가 무엇을 알려고 하느냐에 따라 다르게 정의되기 때문에 모집단을 명확하게 정의하는 것은 매우 중요.
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분산
확률론과 통계학에서 어떤 확률변수의 분산(分散)은 그 확률변수가 기댓값으로부터 얼마나 떨어진 곳에 분포하는지를 가늠하는 숫자이.
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회귀 분석
독립변수 1개와 종속변수 1개를 가진 선형회귀의 예 통계학에서, 회귀 분석(回歸 分析)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이.
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평균
평균(平均)은 통계학에서 두 가지 서로 연관된 뜻이 있.
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중앙값
중앙값(median) 또는 중위수는 어떤 주어진 값들을 크기의 순서대로 정렬했을 때 가장 중앙에 위치하는 값을 의미.
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중앙값 절대 편차
중앙값 절대 편차(median absolute deviation, MAD)는 평균 절대 편차(average absolute deviation)와 유사하지만 평균 대신 중앙값을 쓴다는 점이 다르.
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표본
통계학에서 표본(sample, 標本)은 모집단(population)의 부분집합이.
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표준 편차
각 밴드의 너비가 1 표준편차인 정규분포의 구상. 68-95-99.7 규칙 참고. 예측값 0과 표준편차 1을 나타낸 정규분포의 누적 확률. 표준 편차(標準 偏差)는 자료의 산포도를 나타내는 수치로, 분산의 제곱근으로 정의.
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선형 회귀
독립변수 1개와 종속변수 1개를 가진 선형 회귀의 예 통계학에서, 선형 회귀(線型回歸)는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 (또는 설명 변수) X와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법이.
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