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Chapter 3. 유사하다는 것은 무엇인가?(2) - 데이터로 직접 확인하기 Pearson-r과 데이터 패턴의 관계 데이터 X 데이터 Y N = 10 N = 10 X = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] Y = [?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?] Q1. 만약 rxy(x, y 두 데이터 간의 r값) = 1이라면, Y 데이터는 어떤 패턴이어야 할까요? Q2. 만약 rxy(x, y 두 데이터 간의 r값) = 0이라면, Y 데이터는 어떤 패턴이어야 할까요? Q3. 만약 rxy(x, y 두 데이터 간의 r값) = -1이라면, Y 데이터는 어떤 패턴이어야 할까요? X Y(r=1) Y(r=0) Y(r=-1) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9..

Chapter 2. 유사하다는 것은 무엇인가?(1) - 상관분석(pearson-r) 기초 Pearson-r 상관값 r = 서로 같이 변하는 정도 / 서로 각기 변하는 정도 r = ∑xy / √(∑x²∑y²) - ∑x² = Sx²= x 데이터의 표준편차의 제곱 = x 데이터의 분산 → Δx - ∑y² = Sy²= y 데이터의 표준편차의 제곱 = y 데이터의 분산 → Δy - 제곱으로 뻥튀기된 거리 값을 되돌리기 위해 √(루트)를 사용 - √(∑x²∑y²) : x, y 데이터의 변화량(분산)의 총량 - ∑xy : 두 데이터의 변화 패턴이 동일한 구간의 변화량만 계산 공통된 변화량의 총량, 공통된 분산(공분산) ∴ r = 변화 패턴이 일치하는 변화량의 총량 / 변화량의 총량 = 서로 같이 변하는 정도 / 서로..