
왜도skewness데이터의 분포가 얼마나 비대칭인지 알기 위해 우리는 왜도skewness라는 표현을 씁니다. 그래프의 꼬리라고 생각하면 됩니다. 왜도값은 -1~+1까지입니다. 비대칭이 커질수록 왜도의 절대값은 커집니다.왜도값 양수: 평균>중앙값: 평균>중앙값>최빈값인 경우가 많다, positively skewed, right-skewed, 오른쪽으로 긍정적인 방향으로 긴 꼬리를 가지고 있다고 표현합니다. 왜도값 음수: 평균 평균중앙값 negatively skewed, left-skewed, 왼쪽으로 부적인 방향으로 긴 꼬리를 가지고 있다고 표현합니다.왜도값 0: 평균==중앙값(비슷한 경향), 평균=중앙값=최빈값인 경우가 많습니다. 첨도(Kurtosis)첨도(Kurtosis)는 데이터 분포의 뾰족한 정..
통계
2024. 4. 26. 12:06
250x250
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- #패스트캠퍼스 #UpstageAILab #Upstage #부트캠프 #AI #데이터분석 #데이터사이언스 #무료교육 #국비지원 #국비지원취업 #데이터분석취업 등
- English
- cnn
- LLM
- nlp
- classification
- clustering
- Numpy
- 손실함수
- Array
- 티스토리챌린지
- t5
- Hugging Face
- recursion #재귀 #자료구조 # 알고리즘
- Github
- 코딩테스트
- Python
- 오블완
- git
- LIST
- Lora
- Transformer
- speaking
- 리스트
- PEFT
- #패스트캠퍼스 #패스트캠퍼스AI부트캠프 #업스테이지패스트캠퍼스 #UpstageAILab#국비지원 #패스트캠퍼스업스테이지에이아이랩#패스트캠퍼스업스테이지부트캠프
- 파이썬
- #패스트캠퍼스 #패스트캠퍼스ai부트캠프 #업스테이지패스트캠퍼스 #upstageailab#국비지원 #패스트캠퍼스업스테이지에이아이랩#패스트캠퍼스업스테이지부트캠프
- 해시
- RAG
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함