๐Ÿ‘‹์ž๊ฒฉ์ฆ/๐ŸŒŽADsP(๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„์ค€์ „๋ฌธ๊ฐ€)

    [ADsP] ์ดˆ๊ฐ„๋‹จ ์š”์•ฝ ์ •๋ฆฌ + 35ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ

    1๋ฒˆ ๋ฌธ์ œ. ๋ฐ์ดํ„ฐ์›จ์–ดํ•˜์šฐ์Šค์— ๋Œ€ํ•œ ์„ค๋ช…์œผ๋กœ ๊ฐ€์žฅ ์ ์ ˆํ•˜์ง€ ์•Š์€ ๊ฒƒ์€? (๋‹ต: ๋ฐ์ดํ„ฐ์›จ์–ดํ•˜์šฐ์Šค๋Š” ์ „์‚ฌ์  ์ฐจ์›๋ณด๋‹ค๋Š” ํŠน์ • ์กฐ์ง์˜ ํŠน์ • ์—…๋ฌด ๋ถ„์•ผ์— ์ดˆ์ ) ๋ฐ์ดํ„ฐ์›จ์–ดํ•˜์šฐ์Šค๋Š” ์กฐ์ง์˜ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์—…๋ฌด ๋ถ„์•ผ์—์„œ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ฉํ•˜์—ฌ ์ €์žฅํ•˜๊ณ , ๋ถ„์„ ๋ฐ ์˜์‚ฌ ๊ฒฐ์ •์— ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ „์‚ฌ์  ์ฐจ์›๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ํŠน์ • ์กฐ์ง์˜ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์—…๋ฌด ๋ถ„์•ผ์— ์ดˆ์ ์„ ๋‘๊ณ  ํ™œ์šฉ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 2๋ฒˆ ๋ฌธ์ œ. ๊ฐœ์ธ์ •๋ณด ๋น„์‹๋ณ„ํ™” ๊ธฐ๋ฒ•์„ ์„ค๋ช…ํ•œ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋ถ€์ ์ ˆํ•œ ๊ฒƒ์€? (๋‹ต: ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งˆ์Šคํ‚น์€ ๊ฐœ์ธ์ •๋ณด ์‹๋ณ„์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ํŠน์ • ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ’์„ ์‚ญ์ œ) ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งˆ์Šคํ‚น์€ ๊ฐœ์ธ์ •๋ณด๋ฅผ ์‹๋ณ„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํŠน์ • ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ’์„ ๊ฐ€๋ ค์„œ ์ˆจ๊ธฐ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์œผ๋กœ, ์ผ๋ถ€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์‚ญ์ œํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ๊ฐœ์ธ์ •๋ณด๋ฅผ ์‹๋ณ„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ถ€๋ถ„์„ ๊ฐ€๋ ค์„œ ๋ณดํ˜ธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 3๋ฒˆ ๋ฌธ์ œ. ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฒ ์ด์Šค์— ๋Œ€ํ•œ ์„ค๋ช…์œผ๋กœ..

    ์ œ 36ํšŒ ADSP ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ ๋ฐ ํ•ด์„ค

    ์ œ 36ํšŒ ADSP ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ ๋ฐ ํ•ด์„ค

    ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”! ์ด๋ฒˆ์—๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ณผ ๊ด€๋ จ๋œ ์‹œํ—˜ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋ชจ๋‘ ์ •๋ฆฌํ•˜์—ฌ ์ œ๊ณตํ•ด๋“œ๋ฆฌ๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ค์ œ ์ž๊ฒฉ์ฆ์„ ์ทจ๋“ํ•˜๊ณ , ์‹œ๊ฐ„์ด ์ข€ ์ง€๋‚ฌ์ง€๋งŒ ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์•ผ์—์„œ์˜ ๊ธฐ์ˆ ๊ณผ ํ•ด๋‹น ๊ฐœ๋…๋“ค์€ ๊ฐˆ์ˆ˜๋ก ์ค‘์š”ํ•˜๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์„ ํ˜„์—…์„ ํ•˜๋ฉด์„œ ๋Š๋ผ๊ณ  ์žˆ๋Š”๋ฐ์š”. ์ž๊ฒฉ์ฆ์„ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉด์„œ ํž˜๋“ค์—ˆ์ง€๋งŒ, ๋งŽ์€ ๋ณด๋žŒ์ด ์žˆ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋„ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๋ฉด์„œ ๊ด€๋ จ ๊ฐœ๋… ๋ฐ ์ž๊ฒฉ์ฆ์„ ์ทจ๋“๊นŒ์ง€ ์ž˜ ์„ฑ๊ณต์‹œํ‚ค๊ธธ ๋ฐ”๋ผ๋ฉฐ ์ž‘์„ฑํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค . ใ…Žใ…Žใ…Ž ๋ณด์‹ค๋•Œ ํŽธํ•˜์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฐœ๋…์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋Š” ๊ฐ„๋žตํ•œ ์ฃผ์„์„ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜์˜€์œผ๋‹ˆ ํ•จ๊ป˜ ์‚ดํŽด๋ณด์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค. ^^ 1๋ฒˆ) ๋ฐ์ดํ„ฐ์›จ์–ดํ•˜์šฐ์Šค์— ๋Œ€ํ•œ ์„ค๋ช…์œผ๋กœ ๊ฐ€์žฅ ์ ์ ˆํ•˜์ง€ ์•Š์€ ๊ฒƒ? --> ๋ฐ์ดํ„ฐ์›จ์–ดํ•˜์šฐ์Šค๋Š” ํŠน์ • ์กฐ์ง์˜ ํŠน์ • ์—…๋ฌด ๋ถ„์•ผ์— ์ดˆ์ ์„ ๋‘”๋‹ค. (*์ „์‚ฌ์  ์ฐจ์›๋ณด๋‹ค๋Š” ํŠน์ • ์กฐ์ง์˜ ์—…๋ฌด์— ์ง‘์ค‘ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ํŠน์ง•์ด๋‹ค.) 2๋ฒˆ) ๊ฐœ์ธ์ •..

    [ADsP] ๋น„์ „๊ณต์ž๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํ†ต๊ณ„ ๊ธฐ์ดˆ 2

    [ADsP] ๋น„์ „๊ณต์ž๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํ†ต๊ณ„ ๊ธฐ์ดˆ 2

    ์ฐธ๊ณ ์‚ฌํ•ญ : ์œ ํŠœ๋ธŒ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋ณด๋ฉด์„œ ๋‚ด์šฉ์„ ์ •๋ฆฌํ•œ ๋‚ด์šฉ์ž„์„ ๊ฐ์•ˆํ•˜์—ฌ ๋ณด์‹œ๊ธธ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค 5. T-test ๋ชจ์ง‘๋‹จ์ด ์žˆ์œผ๋ฉด ํ‘œ์ค€ ํŽธ์ฐจ๊ฐ€ ์•Œ๋ ค์ง€์ง€ ์•Š์„๋•Œ ์‹œํ–‰ ๋ชฉ์ ์€ ๋‘ ๊ฐœ์˜ ์ง‘๋‹จ์ด ๊ฐ™์€์ง€ ๋‹ค๋ฅธ์ง€ ์—ฌ๋ถ€๋ฅผ ์•Œ๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ ์‹œํ–‰ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค! ์ƒ˜ํ”Œ, ๋ชจ์ง‘๋‹จ ์šฉ์–ด๋ฅผ ์ž˜ ์ˆ™์ง€ํ•  ํ•„์š”๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. ๋ชจ์ง‘๋‹จ์ด๋ž€? ์กฐ์‚ฌํ•˜๊ณ ์ž ํ•˜๋Š” ๋ชจ๋“  ๋Œ€์ƒ ์ƒ˜ํ”Œ์ด๋ž€? ๋ชจ์ง‘๋‹จ์˜ ์ผ๋ถ€์ด๋‹ค ์˜ˆ๋ฅผ๋“ค๋ฉด, A๋Œ€ํ•™๊ณผ B๋Œ€ํ•™์— ํ‰๊ท ํ‚ค๊ฐ€ ์„œ๋กœ ๋‹ค๋ฅธ ์ƒํ™ฉ์ด๋‹ค. ์šฐ์—ฐํžˆ ๋ฐœ์ƒํ•œ๊ฒŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ๋ฉด, 1.4cm ์˜ ํ‚ค ์ฐจ์ด๋Š” ๊ณผ์—ฐ ํฐ ๊ฒƒ์ผ๊นŒ ์ž‘์€๊ฒƒ์ผ๊นŒ? ์ด ๋ฌผ์Œ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•ด๋‹ต์„ ์ฐพ์•„๋ณด์ž! ์ด๋–„ ํ•„์š”ํ•œ ๊ฒƒ์ด ๋ฐ”๋กœ ํ‘œ์ค€ํŽธ์ฐจ์ด๋‹ค. ์ฆ‰ ๋ถ„์‚ฐ์ด๋‹ค. ๋ถ„์‚ฐ์ด๋ž€? ๋‚˜๋ˆŒ๋•Œ n-1์„ ํ•ด์ฃผ๋Š” ๊ฒƒ(์ผ๋‹จ์€) ๋ถ„์‚ฐ์˜ ์ œ๊ณฑ๊ทผ(sqrt)์ด๋ž€? ํ‘œ์ค€ ํŽธ์ฐจ์ด๋‹ค ์™œ ํ‘œ์ค€ํŽธ์ฐจ๊ฐ€ ๋น„๊ต์˜ ๋Œ€์ƒ์ด ๋˜๋Š” ๊ฒƒ์ผ๊นŒ? ์•ฝ๊ฐ„ ์ˆ˜๋Šฅ์„ ..

    [ADsP] ๋น„์ „๊ณต์ž๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํ†ต๊ณ„ ๊ธฐ์ดˆ 1

    [ADsP] ๋น„์ „๊ณต์ž๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํ†ต๊ณ„ ๊ธฐ์ดˆ 1

    ์ฐธ๊ณ ์‚ฌํ•ญ : ์œ ํŠœ๋ธŒ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋ณด๋ฉด์„œ ๋‚ด์šฉ์„ ์ •๋ฆฌํ•œ ๋‚ด์šฉ์ž„์„ ๊ฐ์•ˆํ•˜์—ฌ ๋ณด์‹œ๊ธธ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค 1. P-๊ฐ’: probability ๋ฌด์—‡์— ๋Œ€ํ•œ ํ™•๋ฅ ๊ฐ’์ธ๊ฐ€? p-๊ฐ’์ด 0.05๋ณด๋‹ค ์ž‘๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์€ ์–ด๋–ค ์‚ฌ๊ฑด์ด~~~~ 0.05๋ณด๋‹ค ์ž‘๋‹ค๋ฉด, ์ด์œ ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค = ์œ ์˜ํ•˜๋‹ค. =์ธ๊ณผ๊ด€๊ณ„๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. 2.ํ†ต๊ณ„์  ๊ฐ€์„ค 0 = Null Hypothesis = ์•„๋ฌด ๊ฒƒ๋„ ์—†๋‹ค = ๊ท€๋ฌด๊ฐ€์„ค = ์•„๋ฌด ์ผ๋„ ์—†๋‹ค ์ด ๊ฐ€์„ค์ด ๋งž๋‹ค๋ฉด ์•„๋ฌด ์ผ๋„ ์—†์„ ๊ฒƒ์ด๋ผ๋Š” ๋œป. H1 = Ha ํ†ต๊ณ„ํ•™์ž๋“ค์€ ์ด ๋‘ ๊ฐœ์˜ ๊ฐ€์„ค ์ค‘ ๋ฌด์—‡์ด ๋งž์„์ง€ ๊ฒ€์ •ํ•˜๋Š” ์ž‘์—…์„ ํ•˜๋„๋ก ์ผ์„ ์„ค๊ณ„ํ•˜์˜€์Œ. ์–ด๋–ค ์‚ฌ๊ฑด์ด ์šฐ์—ฐํžˆ ์ผ์–ด๋‚  ํ™•๋ฅ ์„ ๊ตฌํ• ๋•Œ, p-๊ฐ’์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š”๋ฐ, ๋งŒ์•ฝ ์—ฌ๊ธฐ์„œ ๋งํ•˜๋Š” ์‚ฌ๊ฑด์ด ๊ทธ ์‚ฌ๊ฑด์ด ์šฐ์—ฐํžˆ ์ผ์–ด๋‚ฌ๋‹ค ๋ผ๊ณ  ๊ฐ€์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๊ท€๋ฌด๊ฐ€์„ค์ด๊ณ , ์šฐ์—ฐํžˆ ์ผ์–ด๋‚œ ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๊ณ  ๋ญ”๊ฐ€ ์ด์œ (์ธ..

    [ADsP] ์ž๊ฒฉ์ฆ์˜ ๊ฐ€์น˜๋Š” ์–ด๋Š์ •๋„์ผ๊นŒ? (feat.๊ณต๊ธฐ์—…)

    [ADsP] ์ž๊ฒฉ์ฆ์˜ ๊ฐ€์น˜๋Š” ์–ด๋Š์ •๋„์ผ๊นŒ? (feat.๊ณต๊ธฐ์—…)

    ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ vs ADsP in ์กฐํ๊ณต์‚ฌ ํ•œ๊ตญ๊ด€๊ด‘๊ณต์‚ฌ ๊ธˆ์œต๊ถŒ(์‹ ํ•œ,๊ตญ๋ฏผ,๋†ํ˜‘ ๋“ฑ)

    ๋น„์ „๊ณต์ž ADSP ํ•ฉ๊ฒฉ ํ›„๊ธฐ

    ๋น„์ „๊ณต์ž ADSP ํ•ฉ๊ฒฉ ํ›„๊ธฐ

    ์ง€๋‚œ 8์›” 29์ผ ์‹œํ–‰ํ•œ ์ œ30ํšŒ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์ค€์ „๋ฌธ๊ฐ€(ADsP) ์‹œํ—˜ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ์˜ค๋Š˜ ๋‚˜์™”๋Š”๋ฐ์š”, ๋ฌด์‚ฌํžˆ ํ•ฉ๊ฒฉ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฐ›์•˜๊ธฐ์— ๋‹ค์Œ ํšŒ์ฐจ ์‹œํ—˜์„ ์ค€๋น„ํ•˜๋Š” ๋ถ„๋“ค์„ ์œ„ํ•ด ๊ณต๋ถ€๊ธฐ๊ฐ„ ๋ฐ ๋ฐฉ๋ฒ•, ์ž๋ฃŒ ๋“ฑ์„ ์ •๋ฆฌํ•ด ๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ฐธ๊ณ ๋กœ ์ €๋Š” ์ปดํ“จํ„ฐ๋‚˜ ํ†ต๊ณ„ ์ชฝ ์ „๊ณต์ž๋„ ์•„๋‹ˆ๊ณ  ๊ด€์‹ฌ์œผ๋กœ ์ถœ๋ฐœํ•ด์„œ ๋‹จ๊ธฐ๊ฐ„ ์ง‘์ค‘ ์ค€๋น„ํ•œ ์ผ€์ด์Šค๋กœ, ํ†ต๊ณ„ ์ „๋ฐ˜์— ๋Œ€ํ•œ ๊ด€์‹ฌ๊ณผ ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ์ชฝ์œผ๋กœ ์ง„๋กœ๋ฅผ ์ค€๋น„์ค‘์ด๊ธฐ์— ์‹œํ—˜์‚ผ์•„ ๊ณต๋ถ€ํ•ด๋ณด์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 1. ADsP ์‹œํ—˜ ํ•ฉ๊ฒฉ ์ธ์ฆ 1๊ณผ๋ชฉ : ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ดํ•ด 20/20 2๊ณผ๋ชฉ : ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๊ธฐํš 18/20 3๊ณผ๋ชฉ : ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ 44/60 ์ด์  : 82/100 (ํ•ฉ๊ฒฉ!) 90๋ถ„๋™์•ˆ ์‹œํ—˜์ด ์น˜๋Ÿฌ์ง€๋Š”๋ฐ์š”, ์‹œ์ž‘ ํ›„ 30๋ถ„์ด ์ง€๋‚˜๋ฉด ์กฐ๊ธฐ ํ‡ด์‹ค์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๊ธฐ์— ํ•œ 25๋ถ„ ์ •๋„ ํ’€๊ณ  ๋งˆํ‚นํ•˜๊ณ  ์ผ์ฐ ๋‚˜์™”์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ณผ๋ชฉ๋ณ„ ๊ณผ๋ฝ 40์ ..

    [ADsP 3๊ณผ๋ชฉ] ์ดˆ๊ฐ„๋‹จ ์š”์•ฝ ์ •๋ฆฌ(1/3) + 30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ

    [ADsP 3๊ณผ๋ชฉ] ์ดˆ๊ฐ„๋‹จ ์š”์•ฝ ์ •๋ฆฌ(1/3) + 30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ

    Chapter 1 : R ๊ธฐ์ดˆ์™€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งˆํŠธ Chapter 2 : ํ†ต๊ณ„ ๋ถ„์„ (๋‹ค์Œ) Chapter 3 : ์ •ํ˜• ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งˆ์ด๋‹ (๋‹ค์Œ) 1์žฅ R R ์†Œ๊ฐœ - R์€ ์˜คํ”ˆ์†Œ์Šค ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์œผ๋กœ ํ†ต๊ณ„, ๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ์ด๋‹์„ ์œ„ํ•œ ์–ธ์–ด์ด๋‹ค. - ์œˆ๋„์šฐ, ๋งฅ, ๋ฆฌ๋ˆ…์Šค OS์—์„œ ์‚ฌ์šฉ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค. - ๊ฐ์ฒด ์ง€ํ–ฅ ์–ธ์–ด์ด๋ฉฐ ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ์–ธ์–ด์ด๋‹ค. ์ฆ‰, ํ†ต๊ณ„ ๊ธฐ๋Šฅ๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์ผ๋ฐ˜ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์–ธ์–ด์ฒ˜๋Ÿผ ์ž๋™ํ™”ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์ƒˆ๋กœ์šด ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์ƒ์„ฑํ•˜์—ฌ ์‚ฌ์šฉ ๊ฐ€๋Šฅ - ๊ฐ์ฒด ์ง€ํ–ฅ ์–ธ์–ด๋Š” ํ•„์š”ํ•œ ๋ถ€๋ถ„์„ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ์œผ๋กœ ๊ณจ๋ผ ์ถ”์ถœํ•˜์—ฌ ํ™œ์šฉ์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค. - ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ์–ธ์–ด๋Š” ๊น”๋”ํ•˜๊ณ  ๋‹จ์ถ•๋œ ์ฝ”๋“œ, ๋งค์šฐ ๋น ๋ฅธ ์ˆ˜ํ–‰ ์†๋„, ๋””๋ฒ„๊น… ๋…ธ๋ ฅ ๊ฐ์†Œ, ๋ณ‘๋ ฌ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ์˜ ์ „ํ™˜์ด ์šฉ์ดํ•˜๋‹ค๋Š” ํŠน์ง•์„ ๊ฐ€์ง„๋‹ค. R Studio - ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์— ๋ณ€์ˆ˜๊ฐ€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋˜์–ด์žˆ๋Š” ์ง€์™€ ํƒ€์ž…์ด ๋ฌด์—‡์ธ์ง€๋ฅผ ๋ณผ ์ˆ˜ ..

    [ADsP 2๊ณผ๋ชฉ] ์ดˆ๊ฐ„๋‹จ ์š”์•ฝ ์ •๋ฆฌ + 30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ

    [ADsP 2๊ณผ๋ชฉ] ์ดˆ๊ฐ„๋‹จ ์š”์•ฝ ์ •๋ฆฌ + 30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ

    ๊ฐœ๋… ๋นจ๊ฐ„์ƒ‰ ๋ฐ‘์ค„(30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ ๊ด€๋ จ ๊ฐœ๋…, ์ฃผ๊ด€์‹) ํŒŒ๋ž€์ƒ‰ ๋ฐ‘์ค„(30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ ๊ด€๋ จ ๊ฐœ๋…, ๊ฐ๊ด€์‹) 1. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๊ธฐํšŒ์˜ ์ดํ•ด 1_1. ๋ถ„์„ ๊ธฐํš ๋ฐฉํ–ฅ์„ฑ ๋„์ถœ * ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์ด์–ธํ‹ฐ์ŠคํŠธ 3๊ฐ€์ง€ ์˜์—ญ 1) ์ˆ˜ํ•™/ํ†ต๊ณ„ํ•™์  ์ง€์‹ 2) ์ •๋ณด ๊ธฐ์ˆ (IT๊ธฐ์ˆ , ํ•ดํ‚น๊ธฐ์ˆ , ํ†ต์‹ ๊ธฐ์ˆ  ๋“ฑ) 3) ๋น„์ฆˆ๋‹ˆ์Šค * ๋ถ„์„์˜ ๋Œ€์ƒ(What)๊ณผ ๋ถ„์„์˜ ๋ฐฉ๋ฒ•(How)์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋ถ„์„ ์œ ํ˜• 4๊ฐ€์ง€ 1) ์ตœ์ ํ™”(Optimization) What-known, How-known 2) ํ†ต์ฐฐ(Insight) What-unknown, How-known 3) ํ•ด๋ฒ•(Solution) What-known, How-unknown 4) ๋ฐœ๊ฒฌ(Discovery) What-unknown, How-unknown * ๋ชฉํ‘œ ์‹œ์ ๋ณ„ ๋ถ„์„ ๊ธฐํš ๋ฐฉ์•ˆ 1) ๊ณผ์ œ ์ค‘์‹ฌ..

    [ADsP 1๊ณผ๋ชฉ] ์ดˆ๊ฐ„๋‹จ ์š”์•ฝ ์ •๋ฆฌ + 30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ

    [ADsP 1๊ณผ๋ชฉ] ์ดˆ๊ฐ„๋‹จ ์š”์•ฝ ์ •๋ฆฌ + 30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ

    ๊ฐœ๋… ๋นจ๊ฐ„์ƒ‰ ๋ฐ‘์ค„(30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ ๊ด€๋ จ ๊ฐœ๋…, ์ฃผ๊ด€์‹) ํŒŒ๋ž€์ƒ‰ ๋ฐ‘์ค„(30ํšŒ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ ๊ด€๋ จ ๊ฐœ๋…, ๊ฐ๊ด€์‹) 1. ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์ดํ•ด 1_1. ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ์ •๋ณด * ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์ •์˜ 1) ๋ฐ์ดํ„ฐ(Data)๋ผ๋Š” ์šฉ์–ด๋Š” 1646๋…„ ์˜๊ตญ ๋ฌธํ—Œ์— ์ฒ˜์Œ ๋“ฑ์žฅํ•˜์˜€์œผ๋ฉฐ ๋ผํ‹ด์–ด์ธ dare(์ฃผ๋‹ค)์˜ ๊ณผ๊ฑฐ ๋ถ„์‚ฌํ˜•์œผ๋กœ โ€˜์ฃผ์–ด์ง„ ๊ฒƒโ€™์ด๋ž€ ์˜๋ฏธ๋กœ ์‚ฌ์šฉ๋˜์—ˆ๋‹ค. 2) 1940๋…„๋Œ€ ์ดํ›„ ์ปดํ“จํ„ฐ ์‹œ๋Œ€ ์‹œ์ž‘๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ์ž์—ฐ ๊ณผํ•™๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๊ฒฝ์˜ํ•™, ํ†ต๊ณ„ํ•™ ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‚ฌํšŒ ๊ณผํ•™์ด ์ง„์ผ๋ณดํ•˜๋ฉฐ, ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์˜๋ฏธ๋Š” ๊ณผ๊ฑฐ์˜ ๊ด€๋…์ ์ด๊ณ  ์ถ”์ƒ์ ์ธ ๊ฐœ๋…์—์„œ ๊ธฐ์ˆ ์ ์ด๊ณ  ์‚ฌ์‹ค์ ์ธ ์˜๋ฏธ๋กœ ๋ณ€ํ™”๋˜์—ˆ๋‹ค. 3) ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ์ถ”๋ก ๊ณผ ์ถ”์ •์˜ ๊ทผ๊ฑฐ๋ฅผ ์ด๋ฃจ๋Š” ์‚ฌ์‹ค์ด๋‹ค. ใ…‚(์˜ฅ์Šคํผ๋“œ ๋Œ€์‚ฌ์ „) 4) ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ๋‹จ์ˆœํ•œ ๊ฐ์ฒด๋กœ์„œ์˜ ๊ฐ€์น˜๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๋‹ค๋ฅธ ๊ฐ์ฒด์™€์˜ ์ƒํ˜ธ๊ด€๊ณ„ ์†์—์„œ ๊ฐ€์น˜๋ฅผ ๊ฐ–๋Š” ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์„ค๋ช…..

    [3๊ณผ๋ชฉ] ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถ„์„

    [3๊ณผ๋ชฉ] ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ถ„์„

    ๋ชฉ์ฐจ ์‹œ๊ณ„์—ด ์ž๋ฃŒ ์ •์ƒ์„ฑ ์‹œ๊ณ„์—ด ๋ชจํ˜• - AR, MA, ARIMA, ๋ถ„ํ•ด ์‹œ๊ณ„์—ด ์ฐจ๋ถ„ R ์‹ค์Šต ์„ค๋ช… 1. ์‹œ๊ณ„์—ด ์ž๋ฃŒ : ์‹œ๊ฐ„์˜ ํ๋ฆ„์— ๋”ฐ๋ผ ๊ด€์ฐฐ๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ 2. ์ •์ƒ์„ฑ(stationarity) : ํ˜„์‹ค ์„ธ๊ณ„์—์„œ์˜ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ์ž๋ฃŒ๋“ค ์ค‘ ์‹œ๊ณ„์—ด ์ž๋ฃŒ๋Š” ๋‹ค๋ฃจ๊ธฐ ์–ด๋ ค์šด ๋น„์ •์ƒ์„ฑ ์‹œ๊ณ„์—ด ์ž๋ฃŒ์ด๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ๋ถ„์„ํ•˜๊ธฐ ์‰ฌ์šด ์ •์ƒ์„ฑ ์‹œ๊ณ„์—ด ์ž๋ฃŒ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•  ํ•„์š”๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. ์ •์ƒ์„ฑ์˜ 3๊ฐ€์ง€ ์ฃผ์š” ํŠน์ง• (1) ํ‰๊ท ์ด ์ผ์ • : ๋ชจ๋“  ์‹œ์ ์— ๋Œ€ํ•ด ์ผ์ •ํ•œ ํ‰๊ท ์„ ๊ฐ€์ง„๋‹ค. - ํ‰๊ท ์ด ์ผ์ •ํ•˜์ง€ ์•Š์€ ์‹œ๊ณ„์—ด์€ ์ฐจ๋ถ„(difference)์„ ํ†ตํ•ด ์ •์ƒํ™” - ์ฐจ๋ถ„์€ ํ˜„์‹œ์  ์ž๋ฃŒ์—์„œ ์ด์ „ ์‹œ์  ์ž๋ฃŒ๋ฅผ ๋นผ๋Š” ๊ฒƒ (2) ๋ถ„์‚ฐ๋„ ์‹œ์ ์— ์˜์กดํ•˜์ง€ ์•Š์Œ :๋ถ„์‚ฐ์ด ์ผ์ •ํ•˜์ง€ ์•Š์€ ์‹œ๊ณ„์—ด์€ ๋ณ€ํ™˜(transformation)์„ ํ†ตํ•ด ์ •์ƒํ™” (3) ๊ณต๋ถ„์‚ฐ๋„ ์‹œ์ฐจ์—๋งŒ..