[데분챌 10일차] 통계학의 중요성 (1)

요약

• 통계학은 AI 모델링과 평가에 필수적
• 데이터 사이언스/데이터 분석에서 핵심적인 도구

탐색적 데이터 분석 (EDA)

• 심슨의 역설: 의학 연구 사례를 통해 확인할 수 있음

	치료법 A	치료법 B
작은 결석	[그룹 1]  93% (81/87)	[그룹 2] 87% (234/270)
큰 결석	[그룹 3 ] 73% (192/263	[그룹 4] 69% (55/80)
모두	78% (273/350)	83% (289/350)

• 단순 EDA 결과와 다변량 분석 결과 간의 상이함 주목
• 데이터 간 상관 관계 고려 필수
• 참고 자료: 심슨의 역설, 조건부 확률, 조건부 분포

실험 설계, 결과 검정, 해석

• 효과적인 실험 설계는 순수 처리 효과와 비용 최소화를 고려
• 검정 결과의 신뢰성을 위해 충분한 샘플 크기 필요

인사이트

• 통계학은 AI와 데이터 분석의 기본 요소
• EDA 결과를 해석할 때 데이터 간 상관 관계 고려 필요
• 통계학에 대한 지속적인 학습이 필요함.

출처

통계학, 그게 왜 중요한데?