DATA & AI Learning

머신러닝, 딥러닝 공부용 레포지토리

Data Analysis

통계 및 데이터 분석 이론 정리

Statistics

2024-상반기 학교 수업 :Data Analysis in Econometrics (계량경제학 및 데이터분석)

1. Causal Realationship & Data Types [링크]
   : Randomized-Control-Experiment, cross-sectional, time-series, panel, period-cross section
2. Basic Statistics : Estimation, Hypothesis [링크]
   : Population, Parameter, Sample, Estimator,significance level, null hypothesis, alternative hypothesis, p-value, t-statistic, correlation
3. Linear Regression : Single Regresssor (Modeling) [링크]
   : Linear Regression Model, OLS(Ordinary Least Squares), Coefficient, Error Term, Residual, R-Square, Three Assumptions, Mean Zero, IID(Identically Distributed), Outlier
4. Linear Regression : Single Regresssor (Test) [링크]
   : Linear Regression Model, Coefficient, P-value, T-statistics, Significance Level, Standard Error, heteroskedasticity, homoscedasticity, Dummy Variable(X), SER
5. Linear Regression : Multiple Regressor (Modeling) [링크]
   : Linear Regression Model, Multi Regressor, Omitted Variable Bias, Perfect multicollinearity, Imperfect multicollinearity, Dummy Variable Trap
6. Linear Regression : Multiple Regressor (Test) [링크]
   : Linear Regression Model, Multi Regressor, Joint Hypothesis, Single Restriction, Multi Restriction, F-statistic, Sensitivity Check
7. NonLinear Regression : Polynomials & Logarithmic & Interaction Term (Modeling & Test) [링크]
   : NonLinear Regression Model, Polynomials, Logarithmic, Interaction Term
8. Validity : Internal Validity(biases) & External Validity [링크]
   : Internal Validity, External Validity, Omitted Variable Bias, Wrong Functional Form, Errors in Variable bias, Sample Selection Bias, Simultaneous Causality Bias
9. Binary Dependent Variable : Linear Probability Model & Probit / Logit Regression [링크]
   : Limited Depent Vairable, Linear Probabiity Model, Probit, Logit, pdf, cdf, MLE(maximum likelihood estimator)
10. Extimation : Experiment and Randomization [링크]
    : Causal Effect, Potential Outcome, Randomization Based On Covaities, Imperpect Randimization, Partial Compliance, Attrition, Experimenter Bias, Estimated Effect, Conditional Mean Independence
11. ForeCasting [링크]
    : Forecasting, Time Series Data, Lags,Autocorrelation, STationarity, Forecast Error, MSFE, AutoRegression

Data Analysis

ADSP 자격증 학습 내용

1. 데이터 분석 개요 [개념 정리]
2. R 시작하기 [개념 정리] / [코드 1: R 기본] / [코드2: Vector & DataFrame]
3. 통계 복습 [개념 정리]
4. 상관 분석 [개념 정리] / [코드 : Correlation Analysis.R]
5. 회귀 분석 [개념 정리] / [코드 1:] / [코드 2:]

MachinLearning

데이터 세트를 바탕으로 규칙을 스스로 찾아낸다
: 데이터를 바탕으로 사용자가 지정한 알고리즘을 사용해 규칙을 스스로 찾아내여 모델을 구축하고, 해당 모델을 바탕으로 이후의 입력 데이터의 정답을 예측한다.

1. Colab 실행해보기 + Github 연동

코드+실행 파일
참고 사이트

2. 모델 훈련, 평가, 예측

코드+실행 파일

3. 데이터 전처리

코드+실행 파일

4. 회귀 알고리즘과 모델 규제

코드+실행 파일

5.

DeepLearning

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