#통계학개론

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  • เผยแพร่เมื่อ 28 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 49

  • @hom1090
    @hom1090 9 หลายเดือนก่อน +1

    도움 많이 되었습니다. 감사합니다.

  • @호호정은
    @호호정은 ปีที่แล้ว +2

    정말 도움이 됩니다. 깔끔한 ppt 자료, 공을 많이 들이셨고, 지식도 풍부하시고 설명도 쉬워서 감사드립니다.^^

  • @조동현-z1n
    @조동현-z1n 3 ปีที่แล้ว +2

    찾았다.. 통계의 신! 자막까지 완벽합니다..!

  • @hakongeee
    @hakongeee 11 หลายเดือนก่อน +1

    지금 사조사 공부하는데 통계 모르는거 있으면 항상 여기영상 봐요ㅠㅠ감사합니다😊

  • @공이오빠
    @공이오빠 3 ปีที่แล้ว +4

    큰 도움이되었습니다 감사합니다

  • @root536
    @root536 3 ปีที่แล้ว +5

    파이썬으로 통계 개발에 하는데 큰 도움이 됩니다. 감사합니다

  • @aileen4504
    @aileen4504 3 ปีที่แล้ว +3

    설명 너무 깔끔하고 이해하기쉽습니다.감사합니다

  • @jl2961
    @jl2961 4 ปีที่แล้ว +6

    진짜 설명이 깔끔해요

  • @lucykim4130
    @lucykim4130 5 หลายเดือนก่อน +1

    비전공자인데 쉽게 이해가 갑니다 도움주셔서 감사합미다

  • @swoh2509
    @swoh2509 2 ปีที่แล้ว +3

    정말로 쉽게 설명하시네요.. 고맙습니다

  • @김민규-n2y
    @김민규-n2y 2 ปีที่แล้ว +3

    너무 멋진 강의입니다.
    수학을 놓은지 16년이 지났지만 이해가 바로 됐습니다 감사합니다

  • @수달이효빈샘
    @수달이효빈샘 3 ปีที่แล้ว +2

    너무나 정확하고 직관적인 설명입니다. 박수 치고 갑니다.

  • @최진규-g2d
    @최진규-g2d 3 ปีที่แล้ว +5

    세상에.. 통계를 이렇게 잘 설명하는 선생님은 처음 입니다. 바로 구독 좋아요 갑니다

  • @말티쥬처도리
    @말티쥬처도리 ปีที่แล้ว +1

    쉽게 이해되었습니다 좋은 강의 감사합니다

  • @오종필-y5d
    @오종필-y5d ปีที่แล้ว

    너무 잘 보고 갑니다^^ 이해가 ㅅ쑥쑥!

  • @DailySangmin
    @DailySangmin 3 ปีที่แล้ว +2

    강의 감사합니다

  • @로-z8n
    @로-z8n ปีที่แล้ว +2

    안녕하세요! 좋은 강의 감사드립니다. 덕분에 이해가 잘 되었습니다. 혹시 14:03에서 슬라이드에 모상관계수는 X,Y의 공분산을 각각의 편차로 나눠준다고 되어있는데 표준편차로 나눠주는 것이라고 생각하면 될까요?!

    • @easy_statistics
      @easy_statistics  ปีที่แล้ว

      예, 거기서 편차는 표준편차입니다.

    • @로-z8n
      @로-z8n ปีที่แล้ว

      @@easy_statistics 답변 주셔서 감사합니다. 강의 통해 큰 도움을 얻었습니다.

  • @ifceo11
    @ifceo11 2 ปีที่แล้ว +2

    감사합니다~ 잘배워 갑니다^^

  • @havefun1614
    @havefun1614 2 ปีที่แล้ว +2

    너무 도움이 되었습니다. 감사합니다!

  • @doyeonkim5081
    @doyeonkim5081 3 ปีที่แล้ว +5

    예제와 같이 컨셉을 완벽 설명해주니 듣는 사람 입장에서 이해가 너무 쉽게 잘 되었습니다. 좋은 영상 정말 감사드립니다!

  • @오는내게
    @오는내게 2 ปีที่แล้ว +2

    통계내용이 정말 어렵고 재미가없어서 진입장벽이 있는 과목인데
    입문자들 눈에 맞는 예를 잘들어줘서 재미있게 들을수있었습니다
    본인이 많이 아는것과 잘 가르키는건 별개인데
    설명까지 아주 잘해주시네요~

  • @정호진-z7q
    @정호진-z7q 4 ปีที่แล้ว +4

    설명으로 이해되었습니다. 감사합니다.

  • @김명섭-m7r
    @김명섭-m7r 7 หลายเดือนก่อน +1

    강의 너무 재밌어요!

  • @majimakbajirak9506
    @majimakbajirak9506 4 ปีที่แล้ว +2

    잘 들었습니다. 감사합니다.

  • @deven_12
    @deven_12 2 ปีที่แล้ว +1

    너무 완벽한 강의네요!~ 내용이 훌륭하니, 저절로 r의 분포? 까지 궁금해지네요.. 수업 내용 처럼 간단하게 r의 분포가 뭐다~정도만 알려주시면 너무 굉징히 좋을 것 같아요.. 진짜 최고의 수업이에요!

  • @joojuju
    @joojuju 2 ปีที่แล้ว +2

    감사합니다. 이해하는데 도움이 되었어요!

  • @jy6059
    @jy6059 2 ปีที่แล้ว +1

    정말 감사합니다!!!!!

  • @수긔
    @수긔 3 ปีที่แล้ว +2

    좋은 강의 감사합니다!

  • @wesjeong8724
    @wesjeong8724 3 ปีที่แล้ว +4

    깔끔한 설명 감사합니다. 많은 도움이 되었습니다!!

  • @user-bd6oo8zz1n
    @user-bd6oo8zz1n 3 ปีที่แล้ว +2

    와 이해 정말 잘 됐어요 감사합니다!

  • @치와와-l1i
    @치와와-l1i 3 ปีที่แล้ว +1

    학부생인데 많은 도움 받고 갑니다 ~설명 너무 잘하셔요 감사합니다!!

  • @jisulee6532
    @jisulee6532 2 ปีที่แล้ว +2

    와 정말... 강의력이 대단하십니다...! 항상 헷갈렸는데 한 번에 이해하고 갑니다ㅠㅠ 혹 제 공부 블로그에 출처와 함께 자료 사용해도 괜찮을지요? 좋은 영상 정말 감사합니다!

  • @reave5995
    @reave5995 3 ปีที่แล้ว +2

    상관계수가 공분산에서 각각의 편차의 곱으로 나눈 값인데 절댓값이 무조건 1이하로 나오는 수학적 근거나 유도 과정이 있을까요? 감사합니다.

    • @easy_statistics
      @easy_statistics  3 ปีที่แล้ว +1

      -1에서 1사이의 값이 나오는 것은 직관적으로 영상 14:08 에서 설명하였죠. 수학적으로 증명하는 것은 Cauchy-Schwarz 부등식을 이용하는 방법이 있는데 이해하기 어렵다면 그나마 쉬운 방법이 0≤Var(X/σx±Y/σy)=2±2Corr(X,Y) (여기서 σx, σy는 X, Y의 표준편차)을 이용하는 것이죠.😉

  • @user-bn7ms7it2c
    @user-bn7ms7it2c 2 ปีที่แล้ว +2

    공분산은 x,y의 방향성을 나타내는 거면 2개의 변수 간의 관계만 측정할 수 있는건가요? 3개 이상 변수의 관계를 측정하는 방법은 따로 있는건가요?

    • @easy_statistics
      @easy_statistics  2 ปีที่แล้ว +1

      3개의변수가 있을 때 각 2개 변수씩 짝을 지어 관계를 볼 수있습니다. 엑셀에서도 3개 이상의 변수를 선택하고 상관분석이나 공분산분석을 하시면 됩니다.

  • @ttonnindtuna
    @ttonnindtuna 3 ปีที่แล้ว +2

    통계분석 분산분석과 회귀변수는 업로드 예정에 없으실까요? 기다리고 있습니다

    • @easy_statistics
      @easy_statistics  3 ปีที่แล้ว +1

      중급통계 분야로 시간날때 마다 계속 올리고 있습니다~

  • @soolee146
    @soolee146 2 ปีที่แล้ว +1

    상관계수와 회귀의 차이점은 뭘까요?
    상관계수 : 독립변인과 종속변인의 개념이 없고 단지 두 변인간의 관계를 나타낸다.
    회귀 : 두 변인 간의 관계가 독립변인과 종속변인의 관계가 될때
    라고 저희 전공책에 나와있는데...이게 맞는 얘기 일까요??

    • @easy_statistics
      @easy_statistics  2 ปีที่แล้ว +1

      답변이 늦어 죄송합니다. 거의 모든 통계책에 그렇게 적혀있습니다. 그렇다고 종속변수와 독립변수간에 상관계수를 구하면 안된다는 뜻은 아닙니다. 상관계수는 일단 변수 간에 관계정도를 보는 것입니다. 그런데 그 두 변수 간에 관계식을 구하고 싶다면(회귀분석) 그 두 변수간에는 영향관계가 성립되어야 한다는 것이죠. 예를 들어 영어점수와 수학점수 간에 상관관계가 존재한다고해도 수학점수를 영어점수(의 함수)로 예측하려는 시도는 좀 어색하죠.

    • @soolee146
      @soolee146 2 ปีที่แล้ว +1

      네~답변 감사합니다!^^

  • @뚜뚜린스
    @뚜뚜린스 4 ปีที่แล้ว +1

    안녕하세요 너무 깔끔한 설명 감사합니다!! 질문이 있는데요
    1. 두 집단이 독립 집단이 아니라면 상관 계수를 사용할 수 없나요?
    2. 서로 다른 두 연관성을 하나로 병합하여 분석하는 경우에는 상관 계수를 사용할 수 없나요?

    • @easy_statistics
      @easy_statistics  4 ปีที่แล้ว

      1. 상관계수는 변수 간의 관계를 보는 것인데, 집단 간의 상관계수를 보려는 것인가요? 집단 간에는 특정 상관계수를 비교하겠죠.
      그 의도를 파악하기 어렵지만 상관계수에서 독립집단을 언급할 때는 두 집단간에 상관계수의 일치성 검정입니다.
      예를 들어 남자집단에서 급여(B)와 이직율(A)의 상관계수(r_AB)와 여자집단에서 상관계수(r_AB)가 일치하는 가를 검정하는 것이죠.
      그건 Fisher의 변환을 이용해 z 검정이 가능합니다.
      독립이 아니라고 언급되는 경우는 한 집단에서 구한 다른 상관계수들을 서로 비교할 때죠.
      한집단에서 이직율(A)과 급여(B)의 상관계수와 이직율과 근무시간(C)의 상관계수를 비교하는 것이죠.
      r_AB와 r_AC를 비교하는데 r_BC가 존재하기 때문에 앞에서의 검정통계량처럼 간단하지는 않지만 구할 수는 있습니다.
      구글링하면 공식을 찾으실 수 있을거에요.
      또 한가지 예상되는 것은 같은 표본을 대상으로 2019년에 얻은 상관계수와 2020년에 얻은 상관계수를 비교하는 것이죠.
      즉 같은 집단이고 같은 변수간 상관계수인데 측정시기가 달라지는 것. 이것도 가능은 합니다...
      2. 연관성을 병합한다... 이것도 그 의도가 모호한데...
      상관계수의 linear combination인지 변수의 선형결합인지...
      예를 들어 변수가 X1,X2,X3,X4 가 있을 때 (X1,X2)와 (X3,X4)의 관계를 보고자 한다면
      Y1=주성분(X1, X2), Y2=주성분(X3, X4)로 변환하여 Y1과 Y2의 상관계수를 구하면 되구요.
      만약 상관계수의 어떤 조합을 가지고 검정을 하려면 그것도 가능하지만
      그건 수리통계학 시험볼 때나 필요한 줄 알았어요.
      예를 들어 r_12+r_34가 0.5가 넘는가를 검정한다면 가능합니다.
      그것이 실용적인 의미가 어떤지는 차치하고요.
      어쨌든 이런 복잡한 질문은 아니셨기를 ㅎ

  • @soolee146
    @soolee146 2 ปีที่แล้ว

    선생님~급내상관계수는 뭔가요? 2명의 관찰자 이상인지, 3명의 관찰자 이상 간의 신뢰도 추정인지?? 책을 봐도 헛갈려서 질문 올립니다.

  • @제이지-i5b
    @제이지-i5b 9 หลายเดือนก่อน +1

    안녕하세요 혹시 여기 사용되는 교재가 어떤건가요?

    • @easy_statistics
      @easy_statistics  9 หลายเดือนก่อน

      엑셀을 이용한 통계학 -이기훈 자유아카데미
      www.yes24.com/Product/Goods/117860807