Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- LDA
- Kubernetes
- 머신러닝
- 리액트
- React
- 대감집 체험기
- python
- docker
- ADP 실기
- do it
- 클러스터링
- DBSCAN
- 캐글
- TooBigToInnovate
- 쿠버네티스
- 프론트엔드
- 구글
- Kaggle
- ADP
- Machine Learning
- 차원 축소
- 빅쿼리
- r
- 최적화
- 대감집
- 심층신경망
- 타입스크립트
- frontend
- 파이썬
- bigquery
Archives
- Today
- Total
목록correlation (1)
No Story, No Ecstasy
[ADP 실기 with R] 4. Correlation, Linear Regression
1. Correlation Analysis, 상관 분석 - 두 변수 간 상관관계를 통계적으로 알기 위한 통계분석 방법 (* 인과관계가 아님) - 상관계수 3종류 (1) Pearson: 두 변수가 모두 정규분포를 따를 시 선형적인 상관관계의 크기를 모수적 방법으로 나타냄 (2) Spearman: 정규분포가 아닌 연속형 변수 or 순서형 변수일 경우, 순위 상관관계의 크기를 비모수적으로 나타냄 (데이터 내 편차와 에러에 민감, 보통 Kendall보다 높음) (3) Kendall: 변수 간 순위의 일치도가 비슷한 정도를 나타냄 (샘플 사이즈가 적거나, 데이터 동률이 많을 때 유용) - R 코드 예제 # 1. 상관 계수 결정을 위한 정규성 검정 shapiro.test(data) # 2. 상관 분석 수행 ## -..
Data Science Series
2020. 12. 12. 17:17