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Z-bio stat

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회귀 분석(Regression Analasis) 가이드 (feat. R) 0. 서문한 반 년 전 쯤에 정성스러운 뻘글을 하나 썼었다.사족으로 붙은 헛소리가 너무 심해서 지금은 내렸는데, 요지는 이 정도였다 : R이고 파이썬이고 코딩을 칠 수 있는 것 자체가 중요한 게 아니다, 요즘 GPT한테 물어보면 다 짜준다 (물론 질문을 똑바로 넣지 않으면 이상한 라인을 뱉긴 하지만)통계학은 만물상이 아니다. 어렵게 어렵게 통계 공부했다고 바로 실전에서 써먹을 수 있는 게 아니라, 내 필드에서 쓰는 프레임웍을 이해할 수 있는 베이스 정도의 느낌이다. 여기에 뇌절만 안했으면 글이 아마 살아 있었을 텐데.아무튼 저 두 문장은 아직도 변함없는 생각이다. 물론 처리가 단순한 데이터들만을 다루는 실험실 같은 경우는 간단한 통계만으로 결과를 뽑아낼 수 있기야 하겠지만, 일반적인 경우에는 그렇지 않을..
[Z-bio Stat] 9. Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta Distribution 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-bio Stat] 8. Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative Binomial Distribution 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-bio Stat] 7. 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset) 이다 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-bio Stat] 6. 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-bio Stat] 5. 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-Bio Stat] 4. 확률 함수 : cmf / cdf / pmf / pdf 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-Bio Stat] 3. 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Ramdom Variable) 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..

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