여연찌

시계열 분석 : 일정 시간 간격으로 기록된 자료들에 대하여 특성 파악하고 미래를 예측 * 시계열 자료 : 시간의 흐름에 따라서 관측된 자료 시계열 자료의 자기 상관성 : 인접한 자료들과 상호 연관성을 가진다 시계열 분석의 자료 : 정상성, 비정상성 * 정상성 : 평균이 일정할 것, 분산이 시점에 의존하지 않을 것 * 비정상성 : 자료의 대부분은 비정상 시계열 자료의 정상성 조건 ① 일정한 평균 ② 일정한 분산 ③ 시차에만 의존하는 공분산 정상 시계열의 특징 : 어떤 시점에서 평균과 분산 그리고 특정한 시차의 길이를 갖는 자기공분산을 측정하더라도 동일한 값을 갖는다 : 항상 그 평균값으로 회귀하려는 경향이 있으며, 평균값 주변에서의 변동은 대체로 일정한 폭을 갖는다 : 정상 시계열이 아닌 경우 특정 기간의..

다차원척도법(MDS) : 개체간의 근접성을 시각화 해놓은 그림 : 군집분석과 같이 개체들을 대상으로 변수들을 측정한 후에 개체들 사이의 유사성/비유사성을 측정하여 개체들을 2차원 공간상에 점으로 표현하는 방법 다차원 척도법 방법 : stress 값을 통해 적합여부를 판단 : 0에 가까울수록 좋은 것 * 뭉쳐져 있을 수록 유사하고 거리가 멀수록 성분이 다르다 다차원 척도법 종류 : 계량적 MDS - 구간척도,비율척도, 양적척도, 유클리드 거리행렬, cmdscale : 비계량적 MDS - 순서척도, 서열척도, isoMDS 주성분분석 : 여러 변수 중 서로 상관성이 높은 변수들의 선형 결합으로 새로운 변수를 만들어 기존 변수를 요약 및 축소하는 방법 : 통계적 분석을 하는 사전 기초 분석 : 새로운 변수로 생..

회귀분석 : 한 변수와 다른 변수간의 관계를 모델링 : 하나 이상의 독립변수(원인변수)들이 종속변수(결과변수)에 미치는 영향을 예측 : 종속변수가 범주형이면 로지스틱 회귀분석을 사용한다 : 변수들이 일정한 경향성을 띤다는 것은 그 변수들이 일정한 인과관계를 갖고 있다고 추측할 수 있다. : 산점도를 봤을 때 일정한 추세선이 나타난다면 경향성을 가지거나 변수들 간에 인과관계가 존재한다고 생각할 수 있다. 회귀분석의 종류 회귀분석의 가정 4가지 ① 선형성 : 입력변수와 출력변수의 관계가 선형 : 다항회귀분석의 경우 선형성을 갖지 않아도 된다. ② 독립성 : 잔차와 독립변수의 값이 서로 독립적 : 다중회귀분석의 경우 독립변수들 간에 상관성이 없이 독립이어야 한다. : 상관성이 존재하는 경우 다중공선성이라고 하..

Today 1. ADsP 통계분석 - 기초통계 2. SQL 코드카타 3. 알고리즘 코드카타 Today I Learned 꼭 필요한 몇가지만 작성(복습 목적) 어떤 문제가 발생했고, 어떤 것들을 시도했고, 어떻게 해결해서, 무엇을 새롭게 알게되었는지 SQL 구분자로 구분 한 뒤 문자열 이어주기 CONCAT_WS('구분자',문자열1,문자열2,...) FROM 절 서브쿼리를 WITH 문으로 SELECT flavor FROM ( SELECT * FROM first_half UNION SELECT * FROM july ) a GROUP BY flavor ORDER BY SUM(total_order) DESC LIMIT 3 이렇게 프롬절에 넣을 서브쿼리를 with 문으로 빼주면 됨! WITH total AS ( S..

어떤 정수들이 있습니다. 이 정수들의 절댓값을 차례대로 담은 정수 배열 absolutes와 이 정수들의 부호를 차례대로 담은 불리언 배열 signs가 매개변수로 주어집니다. 실제 정수들의 합을 구하여 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. signs[i] 가 참이면 absolutes[i] 의 실제 정수가 양수임을, 그렇제 않으면 음수임을 의미합니다. def solution(absolutes, signs): answer = 0 for i in range(len(absolutes)): if signs[i]: answer += absolutes[i] else: answer -= absolutes[i] return answer ① for i in range(len(absolutes)): # a..

기술통계 : 자료의 특성을 표, 그림, 통계량 등을 사용하여 쉽게 파악할 수 있도록 정리/요약 하는 것 ① 히스토그램 : 데이터를 구간으로 나누고 각 구간에 속하는 데이터의 빈도를 막대로 표현한 그래프 : 데이터의 분포를 살펴보거나, 데이터의 모양이나 특성을 파악 : 연속형으로 표시된 데이터를 표현할 경우 임의로 순서변경을 할 수 없고 막대 사이의 간격이 없다. : ex. 키, 몸무게, 성적 등 ② 막대그래프 : 범주형으로 구분된 데이터를 표현할 경우 범주의 순서를 의도에 따라 바꿀 수 있다. : ex. 직업,종교 등 ③ 줄기-잎 그림 : 데이터를 줄기와 잎의 모양으로 그린 그림 ④ 상자그림(상자수염그림, box plot) : 다섯 숫자 요약을 통해 그림으로 표현한 것 (사분위수) 인과관계의 이해 종속변..

FACTS 이번주에는 주로 코드카타 문제풀이에 집중하였다. 기존에 풀이하였던 코드카타들을 복습하거나 새로운 문제를 풀이하는 시간을 가졌는데 첫번째 복습할때에는 기억이 나지 않았지만 두번째 복습할때부터는 기억이 나기 시작해서 기존 코드를 보지 않고도 풀어볼 수 있었다. 자주 보다보니 외워버리게 된 코드도 있었고 내가 직접 생각하여 다른 방식으로 코드를 쓴 문제들도 있었다. 술술 풀리던 SQL 코드카타가 뒤로 갈수록 점점 어려워지고 내가 어려워 했던 부분들이 나오기 시작했다. 막혔던 부분들은 그냥 넘어가지 않고 이해하며 넘어갈 수 있도록 공을 들였다 조금더 체계적으로 회고를 할 수 있도록 TIL 과 WIL 서식을 만들고 지난 TIL 을 복습하는 시간도 가졌다. FEELINGS 이렇게 공부를 하는게 맞나 하는..