통계 지표
피어슨 상관계수는 두 변수 간의 선형 관계를 측정하는 중요한 통계 지표입니다. 이 계수는 -1에서 1까지의 값을 가지며, 1에 가까울수록 강한 양의 상관관계를, -1에 가까울수록 강한 음의 상관관계를 나타냅니다. 본 가이드에서는 피어슨 상관계수의 정의와 계산 방법은 물론, 해석의 유의성과 활용 사례를 쉽게 설명합니다. 또한, 피어슨 상관계수를 사용할 때 주의해야 할 점도 다룸으로써, 통계 분석에 대한 이해를 돕고자 합니다. 데이터 분석에 있어 핵심적인 통계 기법을 마스터해 보세요.
최빈값은 데이터 집합에서 가장 자주 나타나는 값을 의미합니다. 중심 경향성 분석에서 중요한 역할을 하며, 데이터의 대표성을 제공하는 유용한 지표입니다. 최빈값은 짝수 데이터의 경우 한 개 이상의 값을 가질 수 있으며, 다양한 데이터 유형에서 적용할 수 있습니다. 이 글에서는 최빈값의 개념과 계산 방법, 활용 사례를 소개합니다. 최빈값을 통해 데이터 통계를 보다 쉽게 이해하고 분석 능력을 향상시킬 수 있습니다.
평균은 데이터 집합의 중심 경향성을 나타내는 중요한 통계 지표입니다. 본 가이드에서는 평균의 정의와 계산 방법을 자세히 설명합니다. 또한, 평균이 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지와 장단점에 대해 논의합니다. 기본적인 기술 통계의 이해를 돕기 위해 실생활의 예시를 포함하여 쉽게 설명합니다. 평균은 많은 통계적 분석의 기초가 되므로, 올바른 이해가 필요합니다.
평균 제곱근 오차(RMSE)는 회귀 모델의 성능을 평가하는 중요한 지표입니다. RMSE는 예측값과 실제값 간의 차이를 제곱하여 평균한 뒤, 그 값의 제곱근을 취한 것으로, 값이 작을수록 모델의 예측력이 우수함을 의미합니다. 본 포스팅에서는 RMSE의 정의와 계산 방법을 자세히 설명하고, 다양한 사례를 통해 이를 활용하는 방법을 소개합니다. 또한, RMSE의 장점과 한계에 대해서도 논의하여 실무에서의 올바른 사용법을 제시합니다. 마지막으로, RMSE와 다른 평가지표 간의 비교를 통해 데이터 분석 시 모델 선택에 유용한 정보를 제공합니다.
결정 계수(R² Score)는 회귀 모델의 성능을 평가하는 중요한 지표입니다. 이 값은 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타냅니다. R² 값이 1에 가까울수록 모델의 예측이 실제 데이터에 근접함을 의미합니다. 본 가이드에서는 결정 계수의 개념과 활용 방법, 계산 방식 및 해석에 대해 상세히 설명합니다. 이를 통해 회귀 모델의 평가 기준으로서 결정 계수의 중요성을 이해하고 효과적으로 활용할 수 있도록 돕겠습니다.