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행렬의 곱, 거듭제곱, ,전치 - 선형대수 3-2강 :: Data 쿡북 | 행렬의 곱의 성질행렬 A,B,C와 임의의 수 C에 대해 행렬의 곱이 정의되는 경우 다음이 성립한다.1) A(B+C) = AB + AC 2) (A+B)C = AC + BC3) A(BC) = (AB)C4) A(cB) = c(AB) = (cA)B | 행렬의 거듭제곱n 차 정방행렬 A에 대해서 다음의 규칙이 성립한다. 음이 아닌 정수 r과 s에 대해서 다음을 따른다. 만약 라 한다면, 이 된다. | 전치행렬전치행렬은 다음을 만족한다. c가 임의의 수이고 A와 B가 행렬일때 연산이 정의되는 경우에 있어 다음이 성립한다. | 대칭행렬대칭행렬은 다음을 만족한다. 행렬 A가 대칭행렬이기 위해서는 A는 정방행렬이어야 하며 를 만족해야 한다. 대칭행렬 예) | 자료 출처방송통신대학교 선형대수 강의자료 공감버튼이 큰 힘.. 2017. 9. 11.
행렬의 개요 - 선형대수 3-1강 :: Data 쿡북 | 정방행렬같은 수의 행과 열을 갖는 행렬 (n x n 행렬) | 대각행렬(diagonal matrix)n차 정방행렬 에 대하여 일 경우 적색으로 표기된 부분이 0인 경우 예) | 스칼라 행렬(scalar matrix) 대각 원소가 모두 같은 대각행렬 | 단위 행렬(identity matrix) 대각 원소가 모두 1인 행렬 | 하삼각 행렬(lower triangular matrix) 상삼각 행렬(upper triangular matrix)하삼각 행렬 상삼각 행렬 그림으로 표현하면 | 자료출처방송통신대학교 선형대수 강의 공감버튼 클릭이 큰 힘이됩니다. 2017. 9. 11.
가우스 조르단 소거법(Gauss Jordan Elimination)의 이해 - 선형대수 2-3강 :: Data 쿡북 | 들어가며지난 블로깅에는 가우스 소거법에 대해 배웠다.지난 블로깅의 링크는 아래를 참고한다.▶ 가우스 소거법(Gaussian elimination)의 이해 - 선형대수 2-2강 이번 블로깅에서는 가우스 조르단 소거법(Gauss Jordan Elimination)에 대해 이해해보자 | 가우스 조르단 소거법이란일차 연립방정식 AX = B를 쉽게 풀 수 있는 가우스-조르단 소거법은 다음의 순서를 따른다.1) 행렬 A와 B로 부터 확대행렬 C=(A|B) 를 구한다. 2) 기본행연산을 이용하여 C를 소거행제형 D로 변환한다.3) 자유변수 각각을 임의의 매개변수로 둔다.4) 행렬 D의 영행이 아닌 각 행을 선도변수에 관하여 푼다. 이를 이용해서 다음의 연립방정식을 풀어보자 | 가우스 소거법(Gauss Elimin.. 2017. 9. 10.
통계용어(선형대수) - 선도변수(leading variable), 자유변수(free variable) | 선도변수(leading variable)와 자유변수(free variable)선도변수는 선도원소가 속한 열에 대응되는 미지수를 말하며자유변수는 그 밖의 미지수를 의미한다. 예를 들어, 다음과 같이 확대행렬로 표현할때 적색으로 표기된 1이 선도원소이기 때문에이에 대응되는 x, y 가 선도 변수가 되고 ,그 나머지 변수인 z 는 자유변수이다. 2017. 9. 10.
통계용어(선형대수) - 선도원소(leading element) | 선도원소행의 원소중 0을 제외한 첫번째 나오는 원소 빨간색으로 표기된 부분이 선도원소 참고로 행제형행렬에서의 선도원소는 1이다. 2017. 9. 10.
가우스 소거법(Gaussian elimination)의 이해 - 선형대수 2-2강 :: Data 쿡북 | 들어가며가우스 소겁법을 이해해보자이전강의는 다음 링크를 참고한다.▶ 행제형, 소거행제형의 이해 - 선형대수 용어에 대해서는 해당 용어를 클릭시 관련 페이지로 이동한다. | 가우스 소거법이란선형대수학에서, 가우스 소거법(Gauß消去法, 영어: Gaussian elimination)은 연립일차방정식을 풀이하는 알고리즘이다. 풀이 과정에서, 일부 미지수가 차츰 소거되어 결국 남은 미지수에 대한 선형 결합으로 표현되면서 풀이가 완성된다. 가우스 소거법은 보통 행렬을 사용하며, 첨가 행렬을 그와 풀이가 같은 더 간단한 행렬로 변환하여 풀이를 완성한다. 가우스 소거법은 행렬식과 역행렬의 계산에도 응용된다.(출처 : 위키피디아) 가우스 소거법은 연립일차장벙식을 쉽게 풀기 위한 방법이다.가우스 소거법의 절차는 다음.. 2017. 9. 10.
행제형, 소거행제형의 이해 - 선형대수 2-1강 :: Data 쿡북 | 들어가며이번 포스팅에서는 확대행렬과 기본행연산 그리고 기호에 대해서 배웠다. 이전 포스팅은 다음 링크를 참고한다. ▶확대행렬(Augmented matrix)과 기본행연산(elementary row operation) 그리고 기호 이해 - 선형대수 2강 :: Data 쿡북 오늘은 가우스 소거법 이해를 위한 행제형 행렬을 이해해보자| 행제형 행렬의 조건행제형 행렬은 다음과 같은 3가지 조건을 만족 시켜야 한다.1) 영행은 영행이 아닌 행 아래에만 있다.2) 영행이 아닌 행의 첫번째 0이 아닌 원소를 선도원소(leading element) 라고 할때 모든 선도 원소는 1이다.3) 영행이 아닌 연속된 두 행이 있어 각각 i 번째 행과 i+1 번째 행이라 할때 i 번째 행의 선도 원소는 i+1 번째 행의 선도.. 2017. 9. 10.
확대행렬(Augmented matrix)과 기본행연산(elementary row operation) 그리고 기호 이해 - 선형대수 2강 :: Data 쿡북 | 들어가며이전 포스팅에서 3가지 기본 연산과 소거법에 대해 설명했다.이전 포스팅은 다음을 참고한다.▶ : 소거법(elimination method)의 이해 이번은 확대 행렬과 3가지 기본행연산(elementary row operation) 그리고 그에 대한 기호를 설명한다. | 방정식 기본 연산방정식 기본연산은 다음의 3가지를 의미하며 이 3가지 연산을 한다고 해도 해가 바뀌지 않는 것을 말한다.1) 두 행을 서로 교환한다.2) 한 방정식에 0이 아닌 상수를 곱한다.3) 한 방정식에 임의의 상수를 곱하여 다른 방정식에 더한다.| 방정식 3가지 기본연산이미 언급했던 방정식 기본 3연산은 다음과 같다.1) 두 행을 서로 교환한다.2) 한 행에 0이 아닌 상수를 곱한다.3) 한 행에 임의의 상수를 곱하여 다.. 2017. 9. 10.
소거법(elimination method)의 이해 - 선형대수 1강 :: Data 쿡북 | 들어가며선형대수를 이해하는데 가장 기본이 되는 소거법에 대해 알아보고 광합성에 대한 식에 소거법을 적용해 풀어보자앞으로 선형대수에 대한 이론과 실습을 설명할텐데 선형대수는 기호를 활용하는 예가 많기 때문에 차근차근 이해하는 것이 필요하다. | 방정식의 3가지 기본연산으로 소거법 쓰기소걱법이란? 주어진 연립방정식을 동일한 해 집합을 가지면서 보다 풀기 쉬운 형태의 연립방정식으로 변환하는 방법이다. 소거법을 쓰기전 방정식의 기본 3연산은 다음과 같다.다음의 연산을 한다고 해도 방정식의 결과는 달라지지 않는 다는 것을 말한다.1) 두 방정식을 교환한다.2) 한 방정식에 0이 아닌 상수를 곱한다.3) 한 방정식에 임의의 상수를 곱하여 다른 방정식에 더한다. 이를 기본으로 다음을 소거법으로 풀어보자 1법칙으로.. 2017. 9. 10.
통계용어 - 모수적, 비모수적 방법 :: Data 쿡북 수정이력 : | 배경통계를 통해서 우리가 확인하고 싶은것은 모집단(전체집단)의 특성이다.그러나 모집단은 어떤 경우 대상이 너무 클 뿐 아니라 신약의 경우 모든 사람에게 테스트 할 수 없기 때문에 적절하게 표본집단을 선택하고 어떤 가정을 통해 추론하게 된다. | 모수적 방법어떤 대상의 표본을 뽑아서 실험을 하게 되면 중요한 지표가 나오게 되는데, 그것이 평균, 표준편차, 분산이다.그런데 중심 극한 정리에 의해서 일정 수 이상(보통 30개)의 표본은 모집단의 분포가 연속형이든, 이산형이든, 한쪽으로 치우졌든 표본평균의 분포는 정규본포에 근접하게 된다.따라서 두 표본이 정규분포를 띈다고 가정한다면 이를 바탕으로 평균, 표준편차 비교등을 통해 집단간 차이를 밝혀낼 수 있다.이렇듯 정규성을 갖는다는 모수적 특징을.. 2017. 9. 9.
통계용어 - 자유도(degrees of freedom) :: Data 쿡북 | 자유도(degrees of freedom) 자유도(degrees of freedom)는 통계적 추정을 할 때 표본자료 중 모집단에 대한 정보를 주는 독립적인 자료의 수를 말한다. 크기가 n인 표본의 관측값({\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}})의 자유도는 n-1이다(출처 : 위키피디아) 다시 표현해보자 A + B = 10 이라고 할때 A가 값이 정해지면 B는 선택의 여지 없이 정해진다. 즉 A가 자유도를 가지면 B는 자유도가 없다.따라서 관측값이 n 개가 있다고 할때 여기서의 자유도는 n-1 이 된다. 위키피디아의 예시를 다시한번 보자어떤 실험에서 4개 집단에 피험자들이 각 30명씩 무선배치되었을 때, 는?전체 자유도 집단내 자유도 집단간 자유도 2017. 9. 8.
통계용어 - 독립변수(Independent variable), 종속변수(Dependent variable) :: Data 쿡북 | 독립변수 란함수 관계에서, 다른 변수의 변화와는 관계없이 독립적으로 변화할 수 있는 변수 (출처 : google)- 연구자가 의도적으로 변화시키는 변수- 다른 변수의 영향을 받지 않는 변수- 종속 변수에 영향을 주는 변수 - 입력값 - 원인변수(Explanatory variable), 예측변수(Predictor variable) 이라고도 함 예) y=f(x) 일때 x y=f(x,y) 일 때 y | 종속변수 란 ↔ (독립변수)두 변수 중 한 변수의 값이 결정되는 데 따라 그 값이 결정되는 다른 변수. 함수 y＝f(x)에 있어서, 독립 변수 x가 변하는 데 따라 변하는 y를 이름 (출처 : google)- 연구자가 독립변수의 변화에 따라 어떻게 변하는지 알고 싶어 하는 변수- 반응변수(Response v.. 2017. 9. 8.
통계용어 - 확률변수(random variable) :: Data 쿡북 | 확률변수란? 일정한 확률을 갖고 발생하는 사건(event)[1]에 수치가 부여되는 변수. 일반적으로 대문자 XX로 나타낸다. 확률변수 XX의 구체적인 값에 대해서는 보통 소문자를 사용해서, 예를 들어 XX가 pp의 확률로 xx의 값을 가진다는 것은 P\left(X=x\right)=pP(X=x)=p 등의 확률함수로 표현할 수 있다. 보통 확률변수 XX가 가질 수 있는 값의 범위가 이산적인지/연속적인지(셀 수 있는지/없는지)에 따라 이산확률변수(離散確率變數, discrete random variable)와 연속확률변수(連續確率變數, continuous random variable)로 나뉜다. 출처 : 나무위키 다른 표현으로 보자표본공간의 각 원소에 하나의 실수값을 대응 시키는 함수 예를 들어 설명하면,동.. 2017. 9. 8.
통계용어 - 기대값(expected value) :: Data 쿡북 통계 용어를 정리해보자 | 기대값(expected value)이란 기대값 정의를 보면 다음과 같이 되어 있다.확률론에서, 확률 변수의 기댓값(期待값, 영어: expected value)은 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 전체 사건에 대해 합한 값이다. 이것은 어떤 확률적 사건에 대한 평균의 의미로 생각할 수 있다.(위키피디아) 예를 들어보자주사위 하나를 던졌을 때 각 누의 값이 나올 확률이 1/6이라고 한다면 주사위의 기대값은 각 눈의 값에 각 확률을 곱한 값의 합이다. 이것을 공식으로 보면 다음과 같다. 수식으로 풀어보면 다음과 같다. 결론적으로, 주사위의 기대값은 3.5다. | 왜 기대값을 구해야 하나?주사위를 한번 던진 결과를 가지고 그 결과를 주사위가 준 일반적.. 2017. 9. 8.
Rstudio 들여쓰기, 주석달기 단축키 :: Data 쿡북 | RStudio 깜짝 팁 Rstudio는 R 코드 개발툴이다.몇몇 단축키들이 있는데 * 줄맞추기 기능은 줄맞출 영역 지정후 ctrl+i * 주석달기 기능은 주석달 영역 지정후 ctrl + shift + c 한번더 누르면 주석이 해제된다. 2017. 9. 7.
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