[데이터를 위한 수학/통계] 기초 통계 다시 공부하기 : 정승제 선생님 강의(1).

 

 

 

[데이터를 위한 수학/통계] 기초 통계 다시 공부하기 : 정승제 선생님 강의(1).

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상경계열을 나왔지만, 통계쪽에 대해서는 딥하게 안다고 할 수가 없는 수준이라,

 

파이썬/SQL 공부하는 것도 중요하지만,

데이터 분석이 , 데이터에서 유의미한 인사이트를 도출하고 비즈니스환경에 맞는 의견을 제안해야하는 만큼,

 

쿼리문으로 뽑아낸 데이터를 읽을 수 있는 눈을 재정비하는 시간을 가지려고 합니다.

 

수능을 보는 수험생들만큼 문풀을 딥하게 하지는 않겠지만,  

기초적인 확률통계부터 시작해서 대학수준의 통계 그리고 비즈니스환경에 맞는 통계해석까지 공부해려고 합니다.

 

오늘은 그 시작으로 정승제 선생님의 강의로 포문을 열었습니다.

 

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"Probability"

:영어로 probability 는 사전에서는 개연성/ 확률등의 뜻을 가진 것으로 정의하고 있습니다

 

조금 더 직관적으로 이해해보자면

[probably + ability]로 "아마도 어떤 사건이 일어날 가능성" 이라는 뜻으로 해석이 가능합니다.

 

 

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∴ 본격적 통계 공부 전, 용어에 대한 정리.

           1. 시행.

                 : 동일한 조건하에서, 여러번 반복되어진 행위이며, 결과는 우연에 의해서 도출되어야 한다.

                     ex) - 주사위를 1번 던진다

                           - 동전을 3번 던진다

                           - 주사위1개, 동전 2개를 동시에 던진다.

 

            2. 표본공간[S].

                  : 어떤 임의의 시행에서 발생할 수 있는 모든 결과들을 모아놓은(원소로 가지는) 집합.

 

                     ex) - 주사위를 시행했을때,

                              {1,2,3,4,5,6}

 

            3. 사건[S] - event

                  : 시행결과들의 집합인, '표본공간[S]'의 부분집합.

                        ex)   - {1,2}  : 주사위를 1번 던질 때, 2이하의 눈이 나오는 사건.

                               - {2,4,6} : 주사위를 1번 던질 때, 짝수가 나오는 사건.

                              -  공집합

                  3-1. 전사건

                        : 표본공간과 일치하는 사건,  시행에서 일어날 수 있는 모든 사건.

 

                   3-2 근원사건.

                        : 사건(표본공간의 부분집합)의 원소들 중 하나씩을 원소로 가지는 부분집합.

   

                           + 합사건. = 여러 사건들의 합집합

                           + 곱사건   = 여러 사건들의  교집합

                           + 여사건  = 전체 사건들 중, 특정 사건이 포함되지 않은 나머

                           + 공사건 = 절대 일어나지 않는 사건/ 공집합