이제 포아송 분포에 대해 배웠으니, 분포의 모양이 람다(lambda)라는 값으로 결정된다는 것을 아시죠. 이 연습에서는 히스토그램을 해당 람다 값과 짝지어 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
요약 통계는 방대한 데이터셋을 핵심만 추려 보여 주는 도구예요. 이 절에서는 평균, 중앙값, 표준편차 등 요약 통계를 살펴보고 이를 정확하게 해석하는 방법을 배웁니다. 또한 비판적 사고력을 키워, 내 데이터에 가장 적합한 요약 통계를 선택할 수 있게 됩니다.
이 장에서는 난수를 생성하고 확률을 사용해 우연성을 측정하는 방법을 배워요. 실제 매출 데이터를 다루며 영업사원이 성공할 확률을 계산해 봅니다. 마지막으로, 이항분포를 사용해 이진 결과를 갖는 사건을 모델링해 볼 거예요.
통계에서 가장 중요한 확률분포 중 하나인 정규분포를 살펴볼 시간이에요. 정규분포를 그리기 위해 히스토그램을 만들고, 중심극한정리를 이해한 다음, 포아송분포, 지수분포, t-분포를 추가로 익히며 통계 함수에 대한 지식을 확장합니다.
현재 연습
이 장에서는 두 변수 사이의 선형 관계의 강도를 정량화하는 방법을 배우고, 교란 변수가 두 다른 변수 간의 관계에 어떤 영향을 줄 수 있는지 탐구해요. 또한 연구 설계가 결과에 어떻게 영향을 미치고, 데이터 분석 방법을 어떻게 바꾸며, 결론의 신뢰성에 어떤 영향을 줄 수 있는지도 살펴봅니다.
