마이테이블

In probability theory and statistics, a sequence or other collection of random variables is independent and identically distributed (i.i.d.) if each random variable has the same probability distribution as the others and all are mutually independent.

The abbreviation i.i.d. is particularly common in statistics (often as iid, sometimes written IID), where observations in a sample are often assumed to be (more-or-less) i.i.d. for the purposes of statistical inference. The assumption (or requirement) that observations be i.i.d. tends to simplify the underlying mathematics of many statistical methods: see mathematical statistics and statistical theory. However, in practical applications of statistical modeling the assumption may or may not be realistic. The generalization of exchangeable random variables is often sufficient and more easily met.

The assumption is important in the classical form of the central limit theorem, which states that the probability distribution of the sum (or average) of i.i.d. variables with finite variance approaches a normal distribution.

◦ 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.

한글로 번역하면 탐욕적알고리즘?
결정을 해야 할 때마다 미래에 대한 생각 없이 그 순간에 가장 최선의 선택을 하는 알고리즘을 의미한다.
순간 선택은 그 당시 최적(locally optimal)이다.
하지만, 최종적으로 최적(globally optimal)이라는 보장은 없다.
따라서, 탐욕적인 알고리즘은 항상 최적의 해를 주는지 검증해야 한다.

탐욕적인 알고리즘 설계 절차 :
선정과정(selection procedure)
현재 상태에서 가장 좋으리라고 생각되는(greedy) 해답을 찾아서 해답모음(solution set)에 포함시킨다.

적정성점검(feasibility check)
새로 얻은 해답모음이 적절한지를 결정한다.

해답점검(solution check)
새로 얻은 해답모음이 최적의 해인지를 결정한다.

거스름돈 문제
문제: 동전의 개수가 최소가 되도록 거스름 돈을 주자.
탐욕적인 알고리즘
거스름돈을 x라 하자.
먼저, 가치가 가장 높은 동전부터 x가 초과되지 않도록 계속 내준다.
이 과정을 가치가 높은 동전부터 내림순으로 총액이 정확히 x가 될 때까지 계속한다.

• vt.
  • 〈어음·증권 등에〉 배서하다;〈설명·비평 등을 서류의 뒤에〉 써넣다
  • 《문어》 〈남의 언설(言說) 등을〉 뒷받침하다, 보증하다(confirm);시인하다(approve)
  • 《영》 〈자동차 등의 면허증에〉 위반 죄과(罪科)를 이서하다
  • 〈상품을〉 추천하다

• en·dórs·a·ble a.