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기초통계
통계적 가설 검정:
주어진 자료가 특정 가설을 충분히 뒷받침하는지 여부를 결정하는 통계적 추론 방법
귀무가설: 기존의 통념, Default 에 가깝다
대립가설: 새롭게 입증, 주장하고자 하는 것
p-value
귀무 가설이 정확하다는 가정 하에서 실제 관찰된 결과만큼 극단적인 검정 결과를 얻을 확률
기초통계 강의는 전부 수강하였으나
아직 어떤 것인지 잘 모르겠다.. 이후 통계학 라이브세션 때 제대로 복습해야겠다!
SQL
IN: 서브쿼리가 반환한 값 중 하나라도 일치하는 경우
EXISTS: 서브쿼리가 하나 이상의 행을 반환하는 경우
# 지난 6개월 내에 주문한 적이 있는 고객의 이름과 가입 날짜를 조회하는 쿼리
SELECT customer_name, join_date
FROM customers
WHERE EXISTS (
SELECT 1
FROM orders o
WHERE o.customer_id= c.customer_id
AND o.order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '6 month'
) ;
WHERE EXISTS (
SELECT 1
*(아스타) 가 아니라 1 로 넣어주어야 한다
ANY: 서브쿼리가 반환한 값 중 하나라도 조건을 만족하는 경우
ALL: 서브쿼리가 반환한 모든 값이 조건을 만족하는 경우
# 모든 주문 금액 중 하나라도 100보다 큰 고객의 이름과 해당 주문 금액을 조회하는 쿼리
SELECT customer_name, amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE amount > ANY (
SELECT amount
FROM orders
WHERE amount > 100
);
서브쿼리의 결과값은 오른쪽과 같다
ANY 를 사용할 경우 110 초과인 값을 조회하기 때문에
120, 150, 200 의 값을 불러온다.
ALL 을 사용할 경우 200 보다 초과인 값을 불러와야 하기 때문에 아무런 값도 불러오지 못한다.
= 연산자를 추가해준다면 같거나 큰 값을 불러오고, 그 결과 200 인 값만 불러온다!
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