F 검정 및 로그, 합동 분산 추정량 공식 출현에 걱정됩니다...
선생님, 안녕하세요.
다름이 아니라, 제3유형의 출제범위가 생각보다 넓은 듯 하여 걱정입니다...
F 값, 합동 분산 추정량, 로그 씌우는 함수 등... 배우지 못했거나 알지 못하는 개념 및 함수가 갑작스레 등장하게 될까 걱정이네요...
어느정도까지 숙지해야하는지도 감이 안서 난감합니다...ㅠㅠ
답변 2
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딱 예시 문제만 숙지 하시죠!!!
그 이상을 하려고 하면 끝이 없어요~~
60점만 맞으면 되고
새로운 유형 문제는 아마 나올 수 있지만 5~10점 정도라고 했을 때 포기하는 것도 방법입니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ㄱ정동희님.
빅데이터 분석기사 실기 시험의 내용이 상당히 넓고 다양한 주제가 포함될 수 있는 상황이라, 걱정이 많으신 것 같습니다. 특히 F 검정, 합동 분산 추정량, 로그 변환 등은 통계 및 데이터 분석에서 중요한 주제들이기 때문에, 준비하는 과정에서 조금은 숙지하는 것이 좋습니다.
F 검정(F-test): 주로 두 집단 간의 분산 차이를 비교하는데 사용됩니다. ANOVA(분산 분석)와도 관련이 있으며, 다양한 경우에 분산의 유의미한 차이를 탐색할 때 사용할 수 있습니다.
합동 분산 추정량(Pooled Variance): 두 개 이상의 독립 집단이 있을 때, 각 집단의 분산을 하나의 공통 분산으로 결합할 때 사용되며, 주로 t-검정 등에서 사용됩니다.
로그 변환(Log Transformation): 데이터의 분포를 정규화하기 위해 또는 데이터의 변이성을 줄이기 위해 사용되는 기법으로, 다소 비슷한 분포를 만드는 데 도움이 됩니다.
강의에서는 이러한 모든 부분을 다루지 않을 수도 있습니다. 강의에서 배우지 못한 내용들은 추가적인 자료를 통해 학습하시면 좋습니다. 예를 들어, 통계학 개론의 강의들이 도움이 될 수 있습니다. 또한, 캐글(Kaggle)과 같은 플랫폼에서도 여러 실제 프로젝트와 데이터를 접하며 배울 수 있는 기회가 있습니다.
더욱 깊이 있는 학습을 원하신다면 자료를 따로 찾아보시는 것도 추천드립니다. 이론에 대한 기초를 쌓은 후, 실습 문제를 통해 직접 다루어 보시면 이해에 큰 도움이 될 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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