데이터 과학을 위한 통계: 데이터 분석에서 머신러닝까지 50가지 핵심 개념

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데이터 과학을 위한 통계

• 또한 수학적 근사가 어려운 통계량에 대해서도 샘플링 분포를 추정할 수 있다.

• 예측 모델을 적용할 때, 여러 부트스트랩 표본들로부터 얻은 예측값을 모아서 결론을 만드는 것 (배깅 )이

단일 모델을 사용하는 것보다 좋다.

2.4.2

더 읽을 거리

• 브래들리 에프론과 로버트 팁시라니

Robert

Tibshirani

가 쓴 『

An

Introduction

to

the

Bootstrap

』(

1993

,

Chapman

Hall

)은 부트스트랩에 대한 첫 번째 책이다. 여전히 널리 읽히고 있다.

• 『

Statistical

Science

』

2003

년

5

월호 (

18

권

2

호)에서는 기존의 부트스트랩 연구들을 회고하면서, 줄리언

시몬이

1969

년에 처음으로 소개한 부트스트랩에 관한 내용을 다루었다.

• 개러스 제임스

Gareth

James

등이 쓴 『

An

Introduction

to

Statistical

Learning

』(

2013

,

Springer

)에서

부트스트랩, 특히 배깅 부분을 참고하자.

2.5

신뢰구간

도수분포표, 히스토그램, 상자그림, 표준오차는 모두 표본추정에서 잠재적인 오차를 이해하는

방법들이다. 신뢰구간은 이들과 다른 방법이다.

용어 정리

•

신뢰수준

confidence

level

: 같은 모집단으로부터 같은 방식으로 얻은, 관심 통계량을 ...