네이버

- 통계는 데이터 수집, 분석 및 해석 능력을 키우는 데 목적이 있다.
- 산술평균, 기하평균, 조화평균 등 주요 기초개념을 정리한다.
- 산술평균은 데이터의 집중도를 이해하는 데 도움을 주지만, 이상치에 민감하다.
- 기하평균은 비율이나 변화율이 중요한 데이터에 사용되며, 이상치의 영향을 덜 받는다.
- 조화평균은 변화하는 수치 간의 평균을 구할 때 적절한 측정값을 제공한다.
- 산술-기하 평균은 고급 수학에서 중요하며, 특정 적분의 계산, 타원 함수의 특성, 최적화 문제 등에 응용된다.

- 최소자승법은 데이터에 가장 잘 맞는 선이나 곡선을 찾는 통계적 방법이다.
- 최소자승법은 잔차 제곱합의 합이 최소가 되는 모델 파라미터를 찾는 방식이다.
- 선형 회귀에서 최소자승법은 데이터 포인트를 가장 잘 통과하는 직선을 찾는 데 사용된다.
- 최소자승법은 데이터가 선형적 관계를 보일 때 효과적이며, 이상치에 민감하다.
- 비선형 모델에 대해 최소자승법을 확장할 수 있으며, 반복적인 최적화 알고리즘을 사용한다.
- 최소자승법은 데이터 사이언스, 공학, 경제학 등 많은 분야에서 사용된다.

- 통계학에서 표준점수는 데이터 집합 내에서 개별 데이터 포인트가 평균으로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 나타내는 값입니다.
- 이 점수는 데이터의 평균과 표준편차를 사용하여 계산되며, 데이터 포인트가 집단 내에서 상대적으로 어디에 위치하는지를 표준화된 형태로 보여줍니다.
- 표준점수는 다양한 목적으로 활용되며, 특히 서로 다른 평균과 표준편차를 가진 여러 데이터 집합 간의 비교를 가능하게 합니다.
- 이상치 탐지, 성능 평가 등에도 사용됩니다.
- 표준점수를 사용함으로써 데이터를 보다 명확하고 통계적으로 유의미하게 해석할 수 있습니다.
- 표준점수는 교육 분야에서도 사용되며, 스테나인 점수는 원점수를 1부터 9까지의 점수로 변환하는 방법입니다.