2. 통계적 추론
● 데이터 과학 학습의 적절한 출발점이지 않을까?
● 모수(parameter)에 대한 어떤 판단을 내리기 위하여, 모
집단(population)에서 표본(sample)을 추출하여 데이터
를 얻고 이 데이터를 기초로 하여 통계이론에 의한 결론
을 내리는 과정
6. 모형화(Model)
● 건축가는 청사진과 3차원 축소 모형, 분자생
물학자는 아미노산연결을 3차원화, 데이터 과
학자는 데이터의 형태와 구조를 표현하는 수
학적 함수로 데이터 생성과정의 불확실성과
무작위성을 포착
7. ● 우선 탐색적 데이터분석(EDA) 부터 시도하면
서 그래프를 그리고 선형함수도 적어보고 이
것저것 주관적으로 끼워맞춘다.
● 경험이 쌓이면 모형을 만드는 자신만의 툴킷
이 생기고 그중 하나로 확률분포를 써라.
● 만들고나면 적합, 과적합이 된다. 적합한 모형
을 만들기 위해 R, Python을 이용하자.
모형은 어떻게 만들어요?