1. 예측 불가능한 랜덤 속에 존재하는 예측 가능성 유치원에 다니는 아들이 발표회를 한다고 했다. 그래서 물었다. "보통 엄마, 아빠가 몇 명이나 오시니?" 아들이 대답했다. "몰라" 다시 물었다. "왜 몰라? 몇 분이나 오셔?" 아들은 다시 대답했다. "그걸 어떻게 알아. 할 때마다 다른데. 랜덤이라고. 모르는게 당연하지." 핸드폰 게임과 유튜브에 익숙한 아이는 "랜덤"이란 단어를 정확히 알고있다. 아이 말에는 일리가 있다. 할 때마다 다를 수 밖에 없는 발표회 참석 인원을 정확하게 예측할 수는 없다. 그러나 유치원 선생님에게 여쭤보면 원하는 답을 얻을 수 있다. 부모와 가족 참석자는 대략 20~30명이라고 한다. 아이에게 랜덤은 예측 가능하지 않다. 그래서 아무 답도 줄 수 없다고 생각한다. 하지만 ..
1. 결정계수에 대한 오해 결정계수(coefficient of determination) $R^2$은 많은 교재에서나 제곱이라는 그 모습 $R^2$때문에 0이상 1이하라고 오해하기 쉬운데 사실 결정계수는 음수일 수 있다 2. 제곱합 모든 독립변수 x에 대하여 종속변수 y를 가집니다. 가장 적합한 회귀직선을 그려 x의 값에 대하여 y의 값을 예측하고자 합니다. 2-1) 잔차제곱합 y의 예측값을 $\hat{y}$ 이라고 한다면 회귀직선이 예측한 값과 실제 y값의 차이를 이용해 error를 계산할 수 있습니다. 이러한 차이 error를 제곱하여 더한 것을 잔차제곱합이라 부르고 보통 SSE라고 표현합니다. $$SSE = \sum (y-\bar{y})^2$$ 2-2) 전체제곱합 다음으로 실제 y의 평균값을 계산할..
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