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ITPE/비상반 주간모의고사2

2주차(2023.09.23) 주간 모의고사 1. EDA - 정의 : 관찰된 현상 그대로를 통계모형으로 만드는 대상데이터 구조에 대한 탐색적 분석 기법 - 목적 : 수집된 데이터 탐색을 통한 가설 도출 - 절차 : 데이터 수집 > 시각화 탐색 > 패턴 도출 > 인사이트 발견 - 핵심요소 : 저항성/잔차 해석, 자료 재표현, 자료의 현시성 - 기법 : 히스토그램, 줄기잎그림, 상자수염그림, 산점도 - 활용 : 모형정립, 데이터 마이닝, 가설도출, 빅데이터 2. CDA - 정의 : 모형의 검증을 위하여 데이터를 수집하여 재현성과 유의성을 평가하는 추론 기법 - 목적 : P-Value 통한 가설 검정 - 절차 : 가설설정 > 데이터수집 > 통계분석 > 가설검증 - 핵심요소 : 중심극한정리, P-Value(유의확률) - 기법 : T/F Test, 분산분석.. 2023. 9. 25.
1주차(2023.09.17) 주간 모의고사 [1교시형] 1. 시계열 분석 : 연도별, 분기별 등 시계열로 관측되는 자료를 분석하여 미래를 예측하기 위한 분석 기법 - 시계열 분석 절차 : 시계열 데이터 특성 분석 > 정상성 시계열 변환 > 시계열 모형 식별과 추정 > 모형 생성 > 미래 예측 - 정상성 개념 및 조건 개념 : 시점에 관계없이 평균값 중심으로 일정한 변동폭을 갖는 시계열 조건 : 평균 일정, 분산에 의존하지 않음 - 시계열 모형 유형 자기 회귀 모형(AR, Auto-Regressive Model) 이동 평균 모형(MA, Moving Average Model) 자기 회귀 누적 이동평균 모형(ARMA, Auto Regressive Moving Average Model) : AR + MA 혼합 모형 - 시계열 분해 요인 추세 요인 : 자.. 2023. 9. 18.