IT기술사

t 분산과 t 테스트

t 분산 (t Distribution)t 분산(Student's t distribution)은 표본 크기가 작거나 모집단의 분산을 모를 때, 표본 평균의 분포를 추정하는 데 사용되는 확률 분포입니다. 정규분포와 유사하지만, 꼬리 부분이 더 두껍고 표본 크기에 따라 모양이 달라집니다.주요 특성자유도(df): t 분산의 모양을 결정하는 매개변수로, 주로 표본 크기 n−1n-1n−1로 정의.정규분포와 비슷하지만, 자유도가 작을수록 꼬리가 더 두껍고 분산이 큼.자유도가 커질수록(예: df>30df > 30df>30) 정규분포에 수렴.수식: 확률 밀도 함수는 복잡하지만, 일반적으로 다음과 같은 형태로 표현: f(t)=Γ(ν+12)νπ⋅Γ(ν2)(1+t2ν)−ν+12f(t) = \frac{\Gamma\left(\f..

베이즈 정리와 나이브 베이즈

베이즈 정리 (Bayes' Theorem)베이즈 정리는 조건문 확률을 계산하는 수학적 공식으로, 새로운 증거를 바탕으로 기존 믿음을 갱신하는 데 사용됩니다. 수식은 다음과 같습니다:P(A∣B)=P(B∣A)⋅P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(B∣A)⋅P(A)​P(A∣B)P(A|B)P(A∣B): 사건 BBB가 주어졌을 때 사건 AAA의 확률 (사후 확률)P(B∣A)P(B|A)P(B∣A): 사건 AAA가 주어졌을 때 사건 BBB의 확률 (우도)P(A)P(A)P(A): 사건 AAA의 사전 확률P(B)P(B)P(B): 사건 BBB의 사전 확률 (정규화 상수)예시: 질병 진단질병 DDD에 걸릴 확률 P(D)=0.01P(D) = 0.01P(D)..