Tasha's devlog

# 코드잇 데이터 사이언스 강의 듣는 중 - 편차 제곱의 합의 평균  1) 편차의 합은 0이 되기 때문에 제곱해서 다 양수로 통일하는 것2) 편차가 큰 값들을 더 부각시키기 위함df['height'].var()#52.92330276553103  - 편차 제곱의 합의 평균에 루트를 씌운 것.- 분산을 구할 때 제곱을 했기 때문에 이것을 다시 원래의 단위로 맞춰 주는 것 df['height'].std()#7.2748403945056435   - but, 위의 공식은 모집단의 값을 구하는 공식이고, 표본을 구할 때는 값이 달라짐.+ 아 그냥.. 공식을 써주지.. 그래야 시그마랑 구분하자나.. --> n이 아닌 n-1로 나눠서 평균을 구하는 것- 표본은 결국 모집단을 추정하기 위함인데, - n으로 나누면 과소..

# 코드잇 데이터 사이언스 강의 듣는 중 - 원래 측정하고 싶던 전체 집단 - 예, 한국 대학생 전체  - 모집단에서 측정가능한 일부만 추출한 집단- 예, 00대학교 심리학과 학생 전체 (200명)- 데이터 요약 및 핵심적인 특징 파악- 예, 평균, 편차, 분산, 상관 등  statistics>- 표본을 기반으로 모집단을 추론하는 것- 예, 회귀, 분산 등 +++ - 희한하게.. 데분 쪽에서는.. 변수 종류를 제대로 설명을 안함.. 왜이러는 거임..?- 이렇게 구분해 놓는 것이 통계 돌릴 때 어떤 분석이 가능하고 어떤 것이 아닌지 알기 편함. - 이산형discrete 변수..이름이 기억 안 나서 자꾸 그 불리안......하다가 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ찾았음.. - 예전에는 불리안을 몰랐는데 이젠 디스크리트를..