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모델의 예측 정확도를 측정하는 데 가장 일반적으로 사용되는 측정항목 중 하나는 평균 절대 백분율 오차를 나타내는 MAPE 입니다. MAPE를 계산하는 공식은 다음과 같습니다. MAPE = (1/n) * Σ(|실제 – 예측| / |실제|) * 100 금: Σ – “합계”를 의미하는 화려한 기호...

모델의 예측 정확도를 측정하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 측정항목 중 하나는 MSE (평균 제곱 오차) 입니다. 다음과 같이 계산됩니다. MSE = (1/n) * Σ(실제 – 예측) 2 금: Σ – “합계”를 의미하는 화려한 기호 n – 표본 크기 real – 데이터의...

5자리 요약은 다음 5개 값을 사용하여 데이터 세트를 요약하는 방법입니다. 최저한의 첫 번째 사분위수 중앙값 3분위수 최대 5개 숫자 요약은 다음과 같이 데이터 분포에 대한 간결한 요약을 제공하므로 유용합니다. 중앙값을 사용하여 중앙값이 어디에 있는지 알려줍니다. 이는 첫 번째 및 세 번째...

연속성 수정은 연속 분포를 사용하여 이산형 분포를 근사화하려는 경우 적용됩니다. 일반적으로 정규분포를 사용하여 이항분포를 근사화하려는 경우에 사용됩니다. 단일 시행의 성공 확률이 p 인 경우 이항 분포는 n 번의 시행에서 x번의 성공 확률을 알려줍니다. 이항 분포를 사용하여 확률에 대한 질문에 대답하려면 간단히...

연속성 수정은 정규 분포를 사용하여 이항 분포를 근사화하려는 경우에 사용됩니다. 이 계산기를 사용하면 정규 분포에 연속성 수정을 적용하여 이항 분포에 대한 대략적인 확률을 찾을 수 있습니다. 아래에 주어진 이항 분포에 대한 적절한 값을 입력한 후 “계산” 버튼을 클릭하세요. n (시행 횟수)...

지수평활은 시계열 데이터를 “평활화”하는 기술이며 단기 예측에 자주 사용됩니다. 기본 아이디어는 시계열 데이터가 종종 “무작위 노이즈”와 연관되어 데이터의 최고점과 최저점을 초래하지만 지수평활을 적용하면 이러한 최고점과 최저점을 평활화하여 데이터의 실제 기본 추세를 확인할 수 있다는 것입니다. . 지수 평활을 적용하는 기본 공식은...

통계에서 확률은 사건이 발생할 가능성을 의미합니다. 다음과 같이 계산됩니다. 개연성: P(사건) = (# 바람직한 결과) / (# 가능한 결과) 예를 들어 가방 안에 빨간색 공 4개와 녹색 공 1개가 있다고 가정해 보겠습니다. 눈을 감고 무작위로 공을 선택하면 녹색 공을 선택할 확률은...

빈도분포표는 다양한 종류의 데이터의 빈도를 표시하는 표입니다. 예를 들어, 다음 빈도 분포표는 다섯 가지 클래스에 대한 빈도를 보여줍니다. 수업 빈도 1 – 10 20 11 – 20 21 21 – 30 16 31 – 40 5 41 – 50 4 클래스의...

Brier 점수 는 확률적 예측의 정확성을 측정하기 위해 통계에서 사용하는 측정항목입니다. 일반적으로 예측 결과가 이분법적일 때 사용됩니다. 결과가 발생하거나 발생하지 않습니다. 예를 들어 일기예보에서 비가 올 확률이 90%라고 했는데 실제로 비가 내린다고 가정해 보겠습니다. 다음 공식을 사용하여 이 예측에 대한 Brier...

가중 이동 평균은 시계열 데이터를 평활화하여 데이터의 “노이즈”를 줄이고 패턴과 추세를 보다 쉽게 식별하는 데 사용할 수 있는 기술입니다. 가중 이동 평균의 기본 개념은 이전 기간의 평균을 취하여 특정 기간의 “평균” 값에 도달하고 최근 기간에 더 많은 가중치를 부여하는 것입니다. 이...