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== 예측과 통계 검정 == * μ 예측 : <math>\bar{Y}</math> = 전체 자료의 [[평균]] ...

[[분류:통계 이론]] [[분류:통계 예측]] ...

...등에서 시간에 따라 변하는 특정 프로세스를 설명하는 데 사용된다. 자기회귀 모형은 출력 변수가 자신의 이전 값과 확률적 항(불완전하게 예측 가능한 항)에 선형적으로 의존함을 지정한다. 따라서 모델은 확률적 차이 방정식(또는 미분 방정식과 혼동되어서는 안 되는 반복 관계)의 == 예측 품질 평가 == ...

* [[예측 분석]] [[분류:통계 법칙]] ...

'''벡터자기회귀'''('''VAR''')모형은 시간이 지남에 따라 변하는 여러 수량 간의 관계를 캡처하는 데 사용되는 통계 모형이다. VAR은 [[확률 과정|확률적 프로세스]] 모델의 한 유형이다. VAR 모형은 다변수 [[시계열]]을 허용하여 단일 변수(일 VAR 모델의 속성은 일반적으로 Granger 인과관계, 임펄스 응답 및 예측 오차 분산 분해를 사용하는 구조 분석을 사용하여 요약된다. ...

[[분류:통계 예측]] ...

...essive moving average) 모델의 일반화이다. 이 두 모델은 [[시계열]] 데이터를 더 잘 이해하거나 미래 지점을 예상(예측)하기에 적합하다. 자기 회귀 누적 이동 평균 모델은 데이터가 [[정상 과정|비정상성]]이 [[정상 과정|아닌]] 증거를 나타내는 경우에 [[분류:통계 모형]] ...

...반화하여 다변량 문제를 '''신뢰할 수 있는 지역'''이다. 신뢰할 수 있는 구간은 유사한 [[신뢰 구간]]에서 frequentist 통계,<ref>Lee, P.M. (1997) ''Bayesian Statistics: An Introduction'', Arnold. {{I ...

...연결시켜주는 예측 모델로서 [[결정 트리]]를 사용한다. 이는 [[통계학]]과 [[데이터 마이닝]], [[기계 학습]]에서 사용하는 예측 모델링 방법 중 하나이다. 트리 모델 중 목표 변수가 유한한 수의 값을 가지는 것을 [[분류 트리]]라 한다. 이 트리 구조에서 잎(리 ...로 사용되는 방법론으로, 몇몇 입력 변수를 바탕으로 목표 변수의 값을 예측하는 모델을 생성하는 것을 목표로 한다. 우측 그림은 그러한 예측 모델의 한 예를 나타내고 있다. 그림의 트리 구조에서, 각 내부 노드들은 하나의 입력 변수에, 자녀 노드들로 이어지는 가지들은 입력 변 ...

선형 회귀는 선형 예측 함수를 사용해 회귀식을 모델링하며, 알려지지 않은 파라미터는 [[데이터]]로부터 [[추정]]한다. 이렇게 만들어진 회귀식을 선형 모델이 * 값을 예측하는 것이 목적일 경우, 선형 회귀를 사용해 데이터에 적합한 예측 모형을 개발한다. 개발한 선형 회귀식을 사용해 y가 없는 x값에 대해 y를 예측하기 위해 사용할 수 있다. ...

...>에 제안한 확률 모델로서 [[독립 변수와 종속 변수|독립 변수]]의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다. ...인 [[회귀 분석]]의 목표와 동일하게 [[독립 변수와 종속 변수|종속 변수]]와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 [[선형 회귀]] 분석과 유사하다. 하지만 ...

=== 인터넷 거리 예측 === [[분류:다변량 통계]] ...

[[영어]]의 스태티스틱스(statistics ← 통계학, 통계)는 ‘확률’을 뜻하는 [[라틴어]]의 ''statisticus''(확률) 또는 ''statisticum''(상태), [[이탈리아어]]의 한자 문화권에서 사용되는 통계(統計)라는 단어의 기원은 명확하게 알려진 바는 없지만, [[막부]] 말기에서 [[메이지 천황]] 초년에 걸쳐 양학자인 [[야나가와 슌친 ...

...구텐베르크-릭터 법칙이 일반론적으로 잘 성립되고 거시적 지진에 가까울 때 변화를 설명하는 이론적 틀을 제공하긴 하지만, 이를 [[지진 예측]]에 적용해서 b값이 변동될 때 전부 지진이 일어날 것이다라고 말하기는 어렵다.<ref>Amitrano, D. (2012), Varia [[베이즈 통계]]법을 이용한 새로운 기법을 활용해 구텐베르크-릭터 법칙을 새롭게 일반화하는 방법도 발표되었다.<ref>Sanchez E; Vega-J ...

...랜덤성({{lang|en|randomness}})에 의해 트리들이 서로 조금씩 다른 특성을 갖는다는 점이다. 이 특성은 각 트리들의 예측({{lang|en|prediction}})들이 비상관화({{lang|en|decorrelation}}) 되게하며, 결과적으로 일반화({ .... 특징을 선택하는 이유는 배깅을 통해 얻은 트리들 간의 상관성에 있다. 즉, 한 개의 특징 또는 극소수의 특징들이 결과에 대해 강한 예측 성능을 지닌다면, 훈련 과정 중 여러 트리 노드에서 이러한 특징들이 중복되어 선택되고 결과적으로 트리들이 상관화되기 때문이다. ...

...89-425-1536-3}}, 15쪽</ref> 이렇게 계의 상태를 통계적으로 살피는 역학을 [[통계 역학]]이라고 하는데, 열역학은 통계 역학의 대표적인 분야 가운데 하나이다. [[파일:Blackbody.svg|섬네일|[[흑체]] 복사에 대한 고전 역학의 예측(점선)과 실제 실험 결과. 긴 파장 구간(그래프 오른쪽)에서는 비교적 고전역학의 예측과 일치하나 짧은 파장에선 그렇지 않다.]] ...

통계 및 컴퓨터 과학 문헌에서 , 나이브 베이즈는 '''단순 베이즈''', '''독립 베이즈'''를 포함한 다양한 이름으로 알려져 있으며, :: 이전 단계에서 예측 된 확률에 기반하여 다시 훈련한다. ...

...수''가 되어야 하며, 그렇지 않을 경우에는 데이터와 관련된 어떤 것도 모델링할 수 없게 된다. 많은 경우 비용은 근사될수만 있는 [[통계]]로 주어진다. 간단한 예로, 어떤 분포 <math>\textstyle \mathcal{D}</math>에서 뽑아낸 데이터 쌍 <mat ...ath>와 <math>\textstyle f(x)</math> 사이의 [[상호 정보량]]과 관련이 있는 비용 함수를 사용할 수 있고, 통계 모델링에서는 데이터가 주어졌을 때 모델의 [[사후 확률]]과 관련지을 수 있을 것이다. (참고로 두 경우 모두 이 값을 최소화하는 게 ...

신뢰성 공학자들은 통계, 확률이론, 신뢰성 이론에 의존한다. 많은 공학 기술이 신뢰성 공학에 사용된다; 신뢰성 예측, Weibull 분석, 열 관리, 신뢰성 검사 및 수명 가속 시험 등. 신뢰성 기술의 다양성, 비용, 상황에 따라 요구되는 신뢰성의 수 ...접근하는 방식은 관련된 고장 기작, 예를 들어 크랙의 전파나 화학적 부식의 이해를 이용한다. 부품의 스트레스로 접근하는 방식은 귀납적 예측 방법으로 시스템의 부품 종류와 수를 세고 작동시 각 부품에 가해지는 스트레스에 바탕을 둔다. ...

|통계= === 예측 === ...