이 단계는 불확실한 일을 숫자로 읽는 법을 배우는 단계입니다. 먼저 가능한 경우를 세고, 그다음 확률을 정의하고, 무작위 결과를 숫자로 바꾸고, 그 숫자들의 평균과 퍼짐을 읽고, 마지막으로 데이터로 주장을 판단하는 데까지 갑니다.
- 이 단계는 17,18,19,20,21 순서로 읽어야 합니다.
- 17강에서 무엇이 가능한가를 세고, 18강에서 무작위 결과를 숫자로 바꾸는 법을 배우며, 19강에서 그 숫자의 중심과 퍼짐을 읽습니다.
- 20강과 21강은 앞의 세 강의를 모르면 바로 읽히지 않습니다. 먼저 확률, 분포, 평균의 감각을 만든 뒤에 읽어야 합니다.
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- 조합론과 확률
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- 확률변수와 주요 분포
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- 기대값, 분산, 공분산
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- 통계적 추정, MLE, MAP, 베이즈
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- 가설검정, 신뢰구간, 실험설계
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- 조합론과 확률
가능한 결과를 빠짐없이 세고, 사건과 표본공간을 나누어 확률을 정의합니다.
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- 확률변수와 주요 분포
무작위 결과를 숫자로 바꾸고, 값들이 어디에 얼마나 모이는지 분포로 읽습니다.
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- 기대값, 분산, 공분산
분포의 중심, 퍼짐, 함께 움직임을 읽는 기본 도구를 배웁니다.
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- 통계적 추정, MLE, MAP, 베이즈
일부 데이터만 보고 보이지 않는 진짜 값을 어떻게 짐작하는지 배웁니다.
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- 가설검정, 신뢰구간, 실험설계
데이터로 어떤 주장을 받아들일지, 비교 실험을 어떻게 설계할지 배웁니다.
- 무엇이 가능한 결과인지 먼저 정했는가?
- 결과를 숫자로 바꾼 뒤 어떤 분포로 읽고 있는가?
- 평균만 보고 끝내지 않고 퍼짐과 관계도 함께 보고 있는가?
- 데이터만 보고 말하는지, 기존 정보도 함께 보고 있는가?
- 우연과 의미 있는 차이를 구분할 기준이 있는가?
- 조합론, 확률, 확률변수, 분포를 순서대로 설명할 수 있습니다.
- 기대값, 분산, 공분산의 의미를 말할 수 있습니다.
- MLE, MAP, 베이즈 업데이트의 차이를 큰 흐름으로 설명할 수 있습니다.
- 가설검정과 신뢰구간, 실험설계의 기본 역할을 설명할 수 있습니다.