AI Bootcamp 여덟번째

여덟번째 Diary

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1. Flow

1. CLT의 의미에 대해서 설명 할 수 있다.
2. 신뢰구간의 목적과 사용 예시에 대해 설명 할 수 있다.
3. 추정된 통계치에 대해서 신뢰구간을 계산 할 수 있다.
4. 신뢰구간에 대한 표본 오차를 설명하고 이를 시각화 할 수 있다.

2. Result & Info

1. 큰수의 법칙은 샘플의 여러 통계치에 적용 되고, CLT는 평균에만 적용된다.
2. confidence = 0.95는 우리가 한 예측이 95%확률로 맞을 것이다.
3. confidence = 1.00 우리가 한 예측이 100%확률로 맞을 것이다. → 모든숫자의 범위가 될 것이다. → 더 넓어진다. → confidence가 높아진다. → 신뢰구간이 더 넓어 진다.

3. Etc

1. 모집단의 평균에 대한 추정, 추정치에 대한 오차등 학부때는 그렇구나 하고 넘어갔던 개념들이 왜 이제서야 낯설게 느껴지는지… 통계학 개념에 대한 책을 좀 찾아 보거나 관련 블로그를 봐야겠다.
2. 역시나 헷갈리던 시각화 디테일!!! 주말에 그간 있었던 시각화 예제들 다시 한번씩 그려봐야겠다.
3. 단순 함수를 만드는 예제였지만 알고리즘이해도 부족으로 어려웠다. 5번째 section에서 해결이 될거라 하지만 아직 너무 많이 남았다. 내가 지금 할수있는 것이 무엇인지 생각해보자.