마이테이블

◦ 표본의 누적확률분포와 가설로 설정된 모집단의 누적 확률분포를 상호비교하여 표본의 분포가 가정한 확률분포에 적합한것인가를 결정하는 것

두개의 dataset 이 의미있게 다를 때 실시한다. 즉 두 경험적 분포가 서로 다른지 또는 경험적 분포가 이론적 분포와 다른지를 검정할 때이다.

◦ 자료분포에 대한 어떠한 가정을 하지 않음. 즉 비모수 검정.

◦ Sample 수가 2000개 이상일 때 유의미

피어슨 상관계수는 두 변수간의 관련성을 구하기 위해 보편적으로 이용된다. 개념은 다음과 같다.

       r = X와 Y가 함께 변하는 정도 / X와 Y가 따로 변하는 정도 

• 결과의 해석

r 값은 X 와 Y 가 완전히 동일하면 +1, 전혀 다르면 0, 반대방향으로 완전히 동일 하면 –1 을 가진다. 결정계수 (coefficient of determination) 는 r^2 로 계산하며 이것은 X 로부터 Y 를 예측할 수 있는 정도를 의미한다.
Pearson 의 상관계수(sample correlation coefficient)는 두 변수 x, y 가 선형관계라면 다음과 같이 계산된다.

   r이 -1.0과 -0.7 사이이면, 강한 음적 선형관계,
   r이 -0.3과 -0.7 사이이면, 뚜렷한 음적 선형관계,
   r이 -0.1과 -0.3 사이이면, 약한 음적 선형관계,
   r이 -0.1과 +0.1 사이이면, 거의 무시될 수 있는 선형관계,
   r이 +0.1과 +0.3 사이이면, 약한 양적 선형관계,
   r이 +0.3과 +0.7 사이이면, 뚜렷한 양적 선형관계,
   r이 +0.7과 +1.0 사이이면, 강한 양적 선형관계

일반적으로
0.90 ≤ r ≤ 0.95 : 보통
0.95 ≤ r ≤ 0.99 : 양호
0.99 ≤ r : 훌륭한 직선성을 나타냄






Pearson Correlation Coefficient는 이러한 두개의 변수(Variable)가 Linearly



Correlated인 경우 적용가능하며, Linearly Non Separable한 경우는 적용 불가능하다.

오래전에 독일 출장갔을때 샀던 BMW ISETTA 스케일 모형이 있었는데 정확한 차량 제원을 몰랐네요... 네이버에서 찾아 간략 적어 봅니다...

이세타의오리지널 모델은 경승용차보다도 작은 크기의 2인승으로 176cm 길이에 152cm 폭을 가진 대단히 작은 차다.
이 차는 이탈리아의 ISO사가 처음으로 개발했고, 독일의 BMW가 소유권과 생산에 필요한 금형설비를 사들였다. 그 뒤 BMW와 영국의 던스폴드(Dunsfold)라는 회사가 생산했다.

 공원의 벤치처럼 직선형으로 만들어진 2인용 운전석 좌석은 길이가 112cm다.
1미터가 조금 넘는 의자에 두 사람이 나란히 앉는 구조다. 초기 모델의 이세타는 245cc
배기량의 BMW 공랭식 모터사이클 엔진을 달고 있었지만, 1956년에는 배기량을 298cc로
키우면서 이세타 300으로 발전한다.

 이세타의 연료탱크에는 약 13리터가량의 연료가 들어갔고, 연비는 약 18km..최고 속도는
시속 85km였다.

특이한 것은 자동차로 들어가고 나오는 문이 앞쪽에 하나만 달려 있다. 그래서 앞부분에
 사고가 났을 경우를 대비해 위로 탈출하도록 윗부분이 열린다.