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Chapter 9. 데이터에서 맨 처음 봐야 하는 것 Part3 - 분산과 표준편차(2) 분산 1. A 데이터만 일단 보자 - 편차(거리)에 음수가 있어서 더해도 0만 나온다! - -를 +로 바꾸는 법 -> 절대값 OR 제곱 2. 거리제곱의 평균을 구하라 - 제곱된 거리의 평균을 낸다 -> 이렇게 하면 양수만 나오기 때문에! 3. B 데이터도 구해보자 - A의 편차제곱의 평균 = 2 - B의 편차제곱의 평균 = 2.67 => B가 더 벌어져 있다 분산(σ²) - 편차제곱의 평균 - 분산(σ²) = ∑(X-μ)²/N - 데이터의 벌어진 정도를 비교할 수 있다 분산과 분포의 관계 분산이 크다 = 평균에 수렴하지 않는다 넓게 퍼져있는 모양 분산이 작다 = 평균에 수렴한다 뾰족한 모양 데이터 비교에는 문제가 없..

Chapter 8. 데이터에서 맨 처음 봐야 하는 것 Part3 - 분산과 표준편차(1) 아직 한발 남았다 데이터를 분석할 때 가장 먼저 해야되는 것들 - 분포의 모양 - 집중경향치 이 두 개만 알면 데이터의 특성을 다 이해한 걸까? ex) 데이터 A = [1, 2, 3, 4, 5] 데이터 B = [1, 3, 5] - 평균 : 3 - 좌우대칭 분포 - 같은 데이터? X! => 분포와 집중경향치만으로는 데이터의 특성을 다 알 수 없다 편차 A와 B는 데이터가 떨어진 정도가 다름 평균으로부터 각각의 수치들이 떨어진 거리가 다르다! 거리를 수치화하면 'A,B는 다른 데이터'임을 나타낼 수 있다. 1. 평균에서 각 데이터까지의 '거리'를 구한다 - 구해진 각각의 거리 = 편차 2. 거리(편차)의 짱(평균)을 뽑..