오늘은 하루종일 통계 스터디를 했다.
먼저 실무에서 많이들 사용한다는 AB Test에 관해 알아보았다.
Frequentist의 관점에서, AB 테스트는 사실상 independent two-sample T test에 가까우며,
이는 Bayesian의 관점을 더 해서 더 복잡하지만 더 Reliable한 결과를 도출할 수 있게된다.
다음은 이를 정리한 본인의 블로그 글이다.
https://thebuck104.tistory.com/66
[STAT 101] 베이지안 AB Test의 전환율 검정과 기대수익 분석
베이지안 확률 Bayesian Probability동전을 여러번 던졌을 때 앞면이 나올 확률 처럼 시행 횟수를 여러번 할 수 있는 빈도 확률 (Frequentist Probability)와는 다르게, 예를 들어 화산 폭발의 확률 처럼 세상
thebuck104.tistory.com
다음으로는 T 검정에 대해 알아보고, 일반 Frequentist의 관점 뿐 아닌
Bayesian의 관점에서의 T 검정법도 알아보았다.
다음은 이를 정리한 본인의 블로그 글이다.
https://thebuck104.tistory.com/67
[STAT 101] T 검정과 BEST검정
기존의 T 검정https://thebuck104.tistory.com/34 [STAT 101] T - TestT-test 두 그룹의 평균을 비교할 때 - student's T-test ㄴ 두 개 이상은 ANOVA test를 활용 – Analysis of Variance test ㄴ
thebuck104.tistory.com
통계는 역시
파도파도 힘들다.
'오늘 나는 (TIL)' 카테고리의 다른 글
| [TIL 240816] 데이터 분석가의 커뮤니케이션 (0) | 2024.08.16 |
|---|---|
| [TIL 240814] 분산분석 ANOVA 검정과 다중 검정의 문제 (0) | 2024.08.13 |
| [TIL 240812] 머신러닝과 딥러닝의 간략한 차이 (5) | 2024.08.13 |
| [TIL 240809] 데이터 해석 시 흔히 하는 실수들 (0) | 2024.08.08 |
| [TIL 240808] Python의 Itertools 라이브러리 순열과 조합 (0) | 2024.08.07 |