반응형 딥러닝/통계2 위치 측도와 산포 측도 통계학의 분류 ① 기술통계학(descriptive statistics): 통계자료를 적절하게 그림, 도표 또는 수치로 요약하고 그 특성을 기술하는 방법론 ② 추론통계학(inferential statistics): 모집단에서 뽑은 표본을 통하여 모집단의 특성을 예측 또는 추측하는 방법론 - 확률의 역할: 확률은 기술통계학(descriptive statistics)과 통계적 추론(inferential statistics)을 연결하는 가교 역할을 함 - 표본크기(sample size): 단순히 표본 내 요소의 수 (2) 표본추출: 자료의 수집 -표본오차(sampling error): 모집단의 일부를 선택하여 모수를 추정하기 때문에 생기는 오차 : 모수와 통계량이 불일치한 정도를 의미, 우연적인 요인에 의해 통.. 2021. 2. 4. Granger causality Granger는 이 논문를 비롯한 다른 시계열 데이터 모델링에 대한 공헌을 바탕으로 2003년에 노벨 경제학상을 수상했다. 데이터 분석을 할 때, 어떤게 종속변수 어떤게 독립변수인지 알기 어렵다는 점입니다. 인과관계를 구할 수 있는 통계적인 방법이 있어, 소개합니다. 바로 Granger Causality가 그것입니다. Granger는 경제통계를 자신의 과거만으로 설명할 때와 다른 변수의 과거와 같이 설명할 때를 비교하고 두 변수의 인과관계를 분석하는 방법을 제시했습니다. 실증분석에서 두 변수 X와 Y의 인과관계를 분석하려면, X와 Y를 각각 상수항과 시차(p)항을 두고 인과관계의 존재여부를 판단합니다. 2020. 12. 7. 이전 1 다음 반응형