탐정이 범인을 잡을때 어떤 과정을 거칠까요? 현장을 누비면서 수많은 단서를 찾고, 탐문과정을 통해 범인을 추리해냅니다.
그렇다면 우리가 사건을 분석할때, (살인사건 말고 일상적인 현상들이요!) 사용할수 있는 단서는 뭐가 있을까요? 바로 데이터와 변수입니다.
이러한 과정을, 데이터 분석이라고 합니다.
데이터 분석의 첫단계는 '변수간 관계탐색'인데요,
이는 한 사건(EX-사람들마다 키가 다르다)에 대하여 여러 변수들(EX-유전적 요인, 환경적 요인....)이 서로 어떤 관계를 갖는지 살펴보는 과정입니다.
만약 "부모의 키가 클수록, 자식의 키도 커진다"라는 명제를 세울경우, '부모의 키'라는 변수가 관심변수(파악하고자하는 변수), 그외 생활습관등 다른 변수가 설명변수 (관심변수의 차이를 설명하기 위한 변수)가 됩니다.
통계는 이처럼 알지 못하던 사실을 수식을 통해 나타내는 과정입니다. Part2에서는 이와 같은 변수의 관계에 초점을 맞춘 공부를 할 예정입니다.
PART 1 차이를 확인하는 데이터 요약
1% 줌아웃
5% 날줄과 씨줄
데이터의 구성｜데이터와 데이터 공간｜알파벳을 활용한 예제 데이터의 표현｜기술 통계량과 변수 요약
10% 순서대로 한줄서기
정렬과 순서 통계량｜분위수｜사분위수와 다섯 숫자 요약｜상자그림｜히스토그램
15% 더치페이와 N빵
평균｜분산｜표준편차
20% 물수능과 불수능
표준화｜표준화?예제
25% 먹고 싶은 거 먹어, 난 짜장
동전 던지기｜파이 차트와 막대그래프
30% 0.000012%의 꿈, 로또
확률｜확률을 활용한 당첨 번호 예측｜데이터 분석과 확률
PART 2차이를 설명하는 통계 개념
31% 범인은 이 안에 있다
35% 부전자전, 유전 연결고리
산점도｜상관관계｜상관계수
40% 니가 하면 나도 한다
교차표｜행 백분율과 열 백분율｜열지도｜독립
45% 최저가, 알고 보니 옵션가
조건부 확률과 조건부 평균｜심슨의 역설
50% 아낌없이 주는 의사결정나무
모자이크 그림｜의사결정나무 모형
55% 점심 뭐 먹지?
ABCDEF 테스트｜분산과 분산분석
PART 3차이를 예측하는 통계 모형
56% 우연과 운명 사이
60% 지구는 우주의 티끌
표본과 모집단｜통계량과 분포｜자연스러운 확률
65% 웬만해선 이길 수 없다
유의수준｜필요악과 같은 분포｜키의 히스토그램과 정규분포
70% 남자 평균 174.9cm, 여자 평균 162.3cm
표본평균의 표준편차｜표본평균의 표준편차 계산｜ t -값과t -분포 t -분포｜p -값과t -테스트
75% 관계 검증을 위한 테스트
t -검정의 활용｜카이제곱분포를 활용한 독립성검정 F -분포를 활용한 분산분석
80% 아빠 키 유전 확률, 25%
다시 한번 상관계수｜선형회귀모형｜부모 맘 같지 않은 자식
PART 4데이터 분석 도구, R
81% 그것이 R고 싶다
85% R 시작하기
R 설치｜RStudio 설치｜RStudio의 실행
90% 순서대로 살펴보는 BR31
95% R로 분석 다시 보기
하나의 연속형 변수를 요약하기｜하나의 범주형 변수를 요약하기｜두 개의 범주형 변수의 관계 찾기｜두 개의 연속형 변수의 관계 찾기｜차이를 설명하는 간단한 통계 모형 살펴보기
0% 대학만 가면 끝일 줄 알았는데
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