NAIAHD

통계적으로 유의한 차이가 있는 지를 알아보기 위한 '모수적'검정은 표존의 분포에 대해 모수적 모형을 가정한다는 것을 의미한다.

'모수적'이라는 용어가 회귀분석에 적욜될 떄에는 자료의 분포가 아닌 퐁계 모형에 대한 것이다.

흡착은 가스가 물체의 표면에 집중되는 현상이다.

다항회귀는 선형 프레임워크를 비선형 관계로 확장하는 관계로 확장하는 가장 간단한 방법이다.

회귀진단을 위한 시각화 벙법을 사용해도 같은 결론을 얻을 수 있다.

커널 회귀는 비선형 자료에 부드러운 함수를 적합시키게 해주는 유연한 방법론이다.

전치(transposition)라는 가장 간단한 행렬 연산 중 하나로써 , 행과 열을 다음과 같이 바꾸는 것을 의미한다.

a b c

d e f

a d

b e

c f

행렬의 분해 

QR 분해 QR decomposition: 주어진 행렬 M 을 서로 다른 두 행렬 Q와 R의 곱 M = QR로 분해하는 방법들 중의 하나이다.

고유값 붆: 정방행렬에만 적용 가능하다. 이 분해는 고유값들과 각 고유값에 대응하는 고유벡터로 구성된 행렬을 통해 표현된다.

LU분해: 주어진 행렬을 하삼각행렬과 상삼각행렬의 곱으로 분해하는 것을 이르는 말이다.

촐레스키 분해 : 정방행렬에 적용 가능한 행렬 분해법 중의 하나이다.

특이값 분해: 정밥행렬 뿐 아니라 직사각형 행렬에도 적용 가능한 행렬 분해법이다.

공분산은 두 변수 간의 선형 종속성에 대한 측도이고 , 상관계수는 공분산을 두 변수의 표준편차의 곱으로 나눈 값이다.

PCA 기본 아이디어는 다차원 데이터에 대해 보다 낮은 차원으로의 효과적인 모델링이 가능하지 알아보는 것이다.

주성분분석  PCA

형성적 구성개념:여러개의 개별 특질들로 구성된 합성변수로써 형성되는 일반적인 특질을 가리키는 말이다.

반영적 구성개념:일반적인 특질이 근저에 깔려 있으면서 개별 특질의 원인이 됨을 가정한다.

모의실험은 고급 수준의 모델링을 통한 예측 또는 실험계획 등을 위해 사용된다.

확률변수:

베르누이 확률변수: 두가지의 가능한 결과 즉, 성공 또는 실패만 관측하게 되는 시행이다.

이항 확률변수: 모의실험 하려면 rbinom()함수를 사용한다. 베르누이 확률변수는 한번 시행만 결과를 나타내지만, 이항 확률변수는 베르누이 시행을 반복 시행만 결과를 나타낸다.

포아송 확률변수: 보통 주어진 시구간 내에서 관측된 특정 사건의 발생횟수를 모델링하는 데 사용된다.

지수분포 확률변수: 지수분포는 특정 사건이 발생할 때 까지 대기 시간을 모델링할 때 자주 사용한다..

일차원 최적화

황금분할법 은 구간을 축소해가는 전략인데, 매번 황금비율을 축소 비율로 사용한다.