엔지닉 반도체데이터분석 스터디_1일차

Data 분석의 기초

1. 모집단과 표본

• 전수조사
• 표본 조사: 일부를 조사 후, 이를 근거로 모집단을 추측

2. Data 수집 시 유의사항

• 전체 대표 가능?
• 무작위 추출
• 표본 크기 충분
• Data 수집 단계에서 일관성 유지?
• 의도 목적 맞게 수집?

3. 중심위치

• 평균
• 중앙값
• 최빈수

4. 산포

• 산포: 각 data가 중심으로부터 얼마나 퍼져 있는가? like 범위, 표준편차
• 불량 확률: 6시그마 정돈 돼야 함, 5억분의 1

5. 산포의 종류

• 분산
• 표준편차
• 변동계수
• 범위
• 사분위수 범위

6. 산포의 계산식

• 총변동 (S)
  : 편차 제곱의 합
• 자유도
  - 주어진 조건에서 자유롭게 변화할 수 있는 데이터
  - 일반적으로 표본의 크기를 n이라 할 때, n-1이 됨
• 불편분산
  - 총 변동을 자유도로 나눈 값
  - n-1로 나누는 이유는 표본분산을 통해 모분산의 추정치에 근접하기 위해서임