Regression 회귀 - 하나 혹은 그 이상의 독립변수(Feature)들이 종속변수(Label)에 미치는 영향을 추정하는 통계 기법이다. Types of Regression (회귀의 종류) - 회귀의 종류는 기준에 따라 아래와 같이 분류할 수 있다: Criteria Regresison Description 예측변수의 종류 Regression (회귀) - 수치형 데이터를 다루는 회귀이다. Logistic Regression (로지스틱 회귀) - 범주형 데이터를 다루는 회귀이다. 예측변수의 개수 Simple Regression (단순 회귀) - 단일 독립변수에 대해 분석한다. Multiple Regression (다중 회귀) - 2개 이상의 다중 독립변수들에 대해 분석한다. 종속변수의 개수 Univari..
Random Walk 랜덤 워크 - 이전 행보와 독립적인 무작위 행보가 임의의 방향으로 진행되는 형태를 지칭한다. - 이산변수와 연속변수 모두 적용할 수 있다. - 분자 운동, 주가의 움직임, 동전 던지기와 같은 것이 랜덤 워크의 일종이다. - Louis Bachelier가 1900년에 발표한 에서 랜덤 워크를 금융 시계열 데이터 모델로 제안한 이후, 랜덤 워크가 금융 분야에서 많이 활용되기 시작했다. * Drunkard's Walk Problem (주정뱅이의 마구잡이 걸음 문제) (URL) [Project] Drunkard's Walk Problem | 주정뱅이의 마구잡이 걸음 문제 Drunkard's Walk Problem 주정뱅이의 마구잡이 걸음 문제 - 주정뱅이가 정중앙 기둥에서 시작하여 기둥으로..
Time Series Data 시계열 데이터 - 일정한 시간 간격으로 측정된 데이터로, 순서를 갖는 데이터를 의미한다. - 시간에 흐름에 따라 값이 변하는 데이터들을 의미한다. - 주가, 온도, 상품판매량, 환율 등이 시계열 데이터에 속한다. - 시계열 데이터는 동일한 데이터라 하더라도, 데이터 범위에 따라 패턴이나 트렌드를 전혀 다르게 보여줄 수 있다. (1년 동안의 주가 데이터와 5년 동안의 주가 데이터는 패턴이나 트렌드가 아예 다르게 보일 수 있다.) * Time Series Properties (시계열적 특성) Trend - 측정값이 시간의 흐름에 따라 증가·감소·반복 등의 일정한 패턴·경향성을 보이는가? Seasonality - 일, 월, 년, 계절 등 일정 시간에 따라 지속해서 반복되는 패턴을..
Statistics Overview 통계학 개요 - 데이터를 구성하고, 요약하고, 해석하는 데 필요한 수학적 이론과 방법들을 연구하는 분야이다. - 통계학에서 데이터를 분석하는 방법으로는 Descriptive Statistics(기술통계)와 Inferential Statistics(추론통계)가 있다. Descriptive Statistics (기술통계) - 데이터의 전체적인 모습을 간략히 요약하는 데 사용되는 기법이다. - 모든 데이터를 보지 않고, 평균값, 최대·최솟값, 표준편차 등을 통해 데이터의 전체를 파악해낸다. Inferential Statistics (추론통계) - 일부 데이터를 이용해 데이터 전체의 모습을 추정하는 기법이다. - 전체집단에서 대표가 되는 일부 데이터들을 추출하여 조사한다. T..
