수식없는 자 유 도

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자유도
#자유도 #df #ADsP #데이터분석준전문가 #ADP #데이터분석전문가

[@LQJPark]

자... 자유도라는 분을 이렇게 자유분방하고 쉽게 이해해도 되는걸까요..! 너무 감사합니다... 통계강의 보면서 독학중인데 자유도가 대체 뭐야 하면서 아무리 찾아봐도 이미 이해를 하신 분들의 설명으로는 제 머리가 설득되지 않아서 공부를 포기하고 싶어졌었습니다. 아무리 강사님이 이런거 넘어가도 된다고 하셔도 제 성격상 이해안가는 걸 넘어가지 못하는 편이라, 다시 복습하면서 t분포 카이제곱분포 찾아보다가 오터님 영접하게 되었는데 강의 길지도 않고 쉽게쉽게 설명해주셔서 이해가 정말 잘 가는 것 같아요. 감사합니다ㅠㅠ 들숨에 건강과 날숨에 재력을 얻으시길 빕니다...😭😭😭✨

[@LQJPark]

이거 왜... 고정이에요... 공부 포기하지 말라구 하신건가 🤣🤣🤣

[@j.j8766]

예뻐서고정

[@pandaspython2024]

밤에 듣고 있는데 영상에서 귀뚜라미 소리가 같이 들리네요^^ 좋다는 얘기입니다

[@TeaJoe-ib3yg]

통계계의 생생우동... 이렇게 깔끔할 수가 없다

[@user-ld8lc4ex4m]

감사합니다

[@pinacoladacloud]

와 진짜!!! 자유도 처음 이해했네요!!! 진짜 감사합니다!!

[@Kana-df9jo]

시험 전 날에 자유도에 개념에 대해 이해할 수 있어서 좋았어요 !! 감사합니다 ~ 시험 잘 보고 올게요 😍🎊

[@hyo-junghan4510]

자유도 넘넘 어려웠는데 직관적으로 이해시켜버리시네요 짱 상관없ㄴㄴ 얘기인데 나중에 로지스틱리그레션 이런 비선형 모델도 강의해주시면 정말 감사할 것 같아요 ㅠㅠㅠ

[@SP-bk7ns]

학부때 유일한 질문이 자유도였는데정말 교수님도 모르는 내용 대학 졸업하고 이십년만에 알게 되었습니다

[@asdf7722]

오.. 전공자시라면 kzbin.info/www/bejne/nKPdXnV7aMZpfpI 추천해드립니다

[@user-wy7id4qp9o]

설명 찰떡같다. 호되게 맞고 갑니다.

[@asdf7722]

촵초ㅓㅂ!!!!

[@eunjinkoh1138]

구독합니다

[@asdf7722]

구독 감사합니다~:)

[@KOREAyoungwoo]

자유도 이렇게 설명하시는 거 처음 들어요 감사합니다

[@asdf7722]

뿌듯

[@user-rf4ep6rb4f]

도움이 많이 됐습니다 감사합니다~

[@asdf7722]

😀😄

[@heon9743]

설명 기깔난다...

[@asdf7722]

감사합니다

[@yl170]

좋은 참고가 되었어요. 감사합니다.

[@asdf7722]

도움이 되었다니 다행입니다. 감사합니다.

[@taewankim8290]

하 살면서 처음으로 왜 표준편차에서 n 대신 n-1이 쓰이는지 이해했네요 표준편차 쓸 일 있을때마다 이해가 안되는 식을 암기로 풀어서 답안지에 답 적을때마다 한편으로 불편했었는데 정말 후련한 기분이에요 감사합니다!

[@asdf7722]

김케장님 감사합니다

[@user-dq8ss2gz9t]

자유도란 계산의 자유도, 계산식 내 미지수 만큼 증가하고, 추정치 만큼 감소 ㅇㅋ 그러면 다음으로는 이거를 왜 고려해야 하는지 궁금하구만유

[@asdf7722]

이것도 솔직히 저도 좀 궁금한데 최근에 드는 생각은 자유도가 높은게 좋은거같슴다 자유도가 극단적으로 0이라고 하면 내가 투입한 데이터나 변수에 상관없이 무조건 어떤 값이 나온다는 말인데.. 그럼 좀 이상하지않을까요?ㅋㅋ 상황에 따라 다를거같슴다 모형의 자유도라면 자유도가 높을수록 모형이 유연하다라고 생각이 되기도 하고.. 근데 이건 넘 뇌피셜임 ㅋㅋ

[@user-ss1qo7yf1u]

오빠. 멋져요!! ♡♡♡

[@asdf7722]

ㅋㅋㅋㅋ ㄱㅅ합니닼ㅋㅋㅋ

[@jaysung3354]

앞으로 많이 찾아뵐게요 스앵님…

[@gjdmsqja1237]

ANOVA를 배우고 있는데 전부 외워서 풀다가 멘탈나가서 여기 채널에 왔는데 개과천선할 각을 보고 말았습니다 ㅠㅠ 감사합니다 엉엉

[@asdf7722]

저도 멘탈이 나갔엇습니다.. 안그래도 어려운데 수식을쓰니까 ㅋㅋ

[@dr.100]

지렸따... 빤쓰갈아입어야겠...

[@mrs8172]

통계강의도 이렇게 올려주세요♥♥♥

[@asdf7722]

네 앞으로 질문하시는 것들 위주로 올릴 예정입니다~감사합니다

[@zoesoohyunlee7209]

와 너무 쉽게 이해됐어요!! 감사합니다! 다른 영상들도 기대되네요

[@asdf7722]

곧 업로드 될 예정입니다. 자주 와주세요!

[@user-fr4vv7vt8q]

자유도 공부할때 모수의 추정개수 빼라고 배웠는데 왜 그런지에 대한 설명을 들었네요... 소름돋게 이해했습니다

[@asdf7722]

저도 궁금햇엇어요 ㄱㅅ합니다

[@mrs8172]

통계에대한 수요는 많을거같아요~ 자유도 F 정말궁금했어요

[@asdf7722]

F 값에 대해서도 곧 업로드 합니다. 감사합니다.

[@shadowstorm87]

와 그냥 n-1이라고만 외우고있었는데 진짜 이건 혁명이다....

[@younghoonyeo]

30대 통린이 입니다. 이해하기 쉽게 설명해주셨네요 감사합니다 :)

[@asdf7722]

통린이 어서오고

[@hongclara9307]

@@asdf7722 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[@user-xp9zf4rl4f]

영상 잘 봤습니다! 엑셀로 피어슨 상관분석해서 t 검정통계량을 구할 때 자유도를 어떻게 구해야 하는지 아시나요? 일반적으로는 n-2 라고 하는데, 2가 독립변수 +종속변수의 개수를 뜻하는걸까요?

[@user-es6xp1zd7r]

식의 엔트로피라고 봐도 되겟군요

[@junsungpark8681]

어려워요 선생님.....

[@user-jy6ew6cz1v]

혹시 표본분산을 구할 때 n-1로 나누는 것과는 별개의 개념이죠?

[@nori6869]

누가 이름 붙였을까요? 원서 번역인가? 난해한 이름들 때문애 통계가 더 어렵게 느껴져요

[@hyo-junghan4510]

"t분포 F분포가 무엇인지"에 대해서도 강의해 주실 수 있나요? t분석 F 분석 할 때 봐야하는 것 이상으로는 어디에서도 가르쳐 주는 곳이 없는 것 같아요 ㅠㅠ

[@asdf7722]

t와 F를 비롯해서 애초에 그런 통계량들이 어떤 의미를 갖는지에 대한 영상입니다. kzbin.info/www/bejne/Y6DKap-wpJ2YaMU

[@user-qv9ic8bt6y]

근데 분산 계산할때 "n-1"로 나누는건 왜 그런거에요? 평균은 추정치이고 종속되어있는 개념이라는 것도 이해하고, 자유도가 뭔지도 얼추 아는데.. 그게 n-1로 나누는 것과는 무슨 상관인가요??

[@user-pk5zd7es3y]

표본이 3일 때 표본평균의 자유도가 3이 맞나요? 여기서도 n-1해야하는 것 아닌가요?

[@akrasia6882]

좋은 영상 정말 잘 보고 있습니다! 다름이 아니라 ANOVA 예시에서 집단간 분산의 분자를 계산할 때 전체 평균에서 집단의 평균을 뺀 뒤에 제곱을 해주고 집단 구성원 수를 곱해줘야 되는 거 아닌가요? 집단 구성원 수를 곱해주지 않은 이유가 있다면 각 집단이 하나로 이루어져 있어서 그런 것인가요? 정말 부족한 통계학 지식이지만 다른 곳에서 배웠던 내용과 차이가 있어 여쭤봅니다. ㅜㅜ

[@asdf7722]

오? 수식에 대해서 디테일하게 잘 아시는군요? 사실 제가 수식 없이 최대한 느낌만 살려서 진행하다 보니까 생략되는 부분들이 상당히 많습니다. 집단 간 분산은 전체 평균에서 집단평균 뺀뒤 제곱하고 거기에 "집단 수"를 곱해줍니다. 구성원 수를 곱하는 건 분모의 집단내 분산 계산하실 때 하시면 됩니다. :)

[@akrasia6882]

@@asdf7722 아 수식없이 진행한다는 주제를 잠시 깜박했네요. 정말 빠른 답변 감사합니다! 아직 고3인데 꼭 통계학과 가서 열심히 배우고 싶습니다. 앞으로도 좋은 영상 부탁드려요!!!

[@asdf7722]

@@akrasia6882 쉽지않은 수험생활 잘 하시길요. 공부하는거 넘 싫음. 저도 재밌게 해볼게요

[@user-mk5eq6pr5c]

영상에 질문이 있습니다!! 다름이 아니라 ANOVA와 표본의 variance의 degree of freedom은 이해를 하였는데, regression에서 degree of freedom은 아래와 같습니다. SSR(Regression Sum of Squares)는 k = (k+1) - 1 SSE(Error Sum of Squares) n-k-1 = n - (k+1) SST(Total Sum of Squares) n-1 이렇게 계산을 하는 것에 대해서는 외워서 알고 있습니다. 그런데 degree of freedom의 definition에 따라 해석하고자 하면, SST의 경우, 각 fitted value와 measured value 간에 residual의 sum이 0이어야 하니 n-1이 되어야 하는 것을 알겠는데, SSR, SSE는 value의 개수인 n이 아니라 regression model의 coefficient의 개수인 k가 자유도의 식에 포함되어 있는 것이 해당 정의에 어떻게 논리적으로 연결되는지 궁금합니다.

[@asdf7722]

와 이거 제가 잘 설명해야될텐데.. ㅋㅋ 먼저, 이걸 이해하려면 SSR, SST, SSE의 기하학적 의미를 아셔야되요! 이걸 모르시면 지금부터 드리는 설명이 이해가 잘 안되심 ㅠㅠ 이해하신다고 가정하고, 영상에서 (계산식에 사용된 변수의 수) - (추정치의 수) 로 자유도를 계산한다고 했습니다 *[사실 추정치의 수는 일종의 소모된 자유도라고 생각하실 수 잇는데 이건 약간 어려운 설명인 거 같네요 모르셔도 됨 ㅋㅋ] SSR의 기하학적 의미를 따져보면 평균선에서 회귀선이 떨어져 있는 정도란 말이죠? 그러니까 개별데이터만큼의 데이터(n)가 필요 한게 아니라 그 선을 결정짓는 변수 수(k)와 평균선(평균이고 추정치죠?)에 의해 결정되니까 영상에서 설명한 것처럼 (변수의 수)-(사용된 추정치의 수) = k -1 이 됩니다 SSE 도 역시 기하학적으로 보면 개별 관측치(n)와 회귀식(k)으로 설명되니.. 역시 같은 방식으로 n-k 가 됩니다!

[@user-mk5eq6pr5c]

​@@asdf7722 오... 아무도 설명 못해주시던 걸 이해하고 가네요! 와.. 대박입니다. 이 설명 찾아서 여러 분들께도 묻고, 구글을 찾아 약 10시간을 해맸는데 이렇게 명쾌한 설명은 첨이네요.. factor analysis와 principal component analysis 차이도 엄청 잘 이해했습니다!! 영어 자막 달아서, 이런 헷갈리는 개념에 대한 설명 컨텐츠 계속 해주시면 엄청 수요가 많을 거 같네요!!! 그런데 혹시 셋째 단락에서 설명하신 부분은 SSR은 회귀 식의 계수+절편의 수(k+1) - 추정치의 수(Y Bar)(1) = k 말씀하시려고 하셨고, 넷째 단락에서 설명하신 부분은 SSE는 개별 관측치 수(n) - 회귀식의 계수+절편의 수(k+1) = n-k-1을 말씀하시려고 한 부분이 맞을까요?

[@asdf7722]

ㄴㄴ 진짜 저도 이거 질문보면서 다시 정리+이해+공부 ㅋㅋ 반복하는거죠 ㅋㅋ ㅇㅇ 맞슴니다 정확히 잘 이해하셧음다! ㅋㅋㅋㅋㅋ

[@jekphotography3919]

수학에 근본이 없어서 그런지 이해를 못함ㅜㅜ 왜 abc 더하면 3m이 되는지 그리고 특정값에 고정된다는 뜻도 모르겠고... 자유도가 올라가는지 내려가는지 구분이 안되는데... 온 보드 실패 ㅋㅋ

[@asdf7722]

Dont worry kiddo. You will be get there somehow.

[@hamilton6385]

안녕하세요. 자유도는 독립적인 정보의 수 (미지수)의 갯수라고 하는데 6:22 에서 특정값으로 고정되면 자유도가 떨어진다고 라고 하셨는데 이게 무슨뜻인가요? 미지수의 갯수는 그대로인데 왜 그값이 0이되면 자유도가 떨어지는건지 헷갈리네요. 미지수의 갯수가 줄어든다는건가요?

[@asdf7722]

ㅇㅇ 맞습니다 미지수가 줄면 자유도가 떨어지고 추정치(평균 같은거)를 수식에 많이 가져다 쓸수록 미지수가 줄어드는 효과(?)가 생긴다고 보면 됨니다

[@hamilton6385]

@@asdf7722 아 그럼 어떤 계산식의 값이 0이 되면, 미지수의 갯수가 0이 된다라고 해석이 되는건가요? 만약 그렇다면 왜그런거죠? 미지수는 계산식의 결과값에 상관없이 그대로 남아있는거아닌가요? 예를들어) x+ y= 0 일때 여기서 계산식의 값은 0 이라도 미지수는 x y 두개로 그대로잖아요.....

[@asdf7722]

ㄴㄴ 그 예시보다 x-x=0 을 보면 x가 뭐던 간에 값이 0이 되잖아요? 그런의미로 한 말임니다

[@hamilton6385]

영상잘보았습니다. 분산구할때 E[(변수 -평균)^2] 으로 배웠는데 영상에선 E[(평균-변수)^2]라고 하는데 결과값은 똑같이 나오기때문에 상관없는건가요?

[@asdf7722]

ㅇㅇ 넵 제곱되서 같습니다 근데 배우신데로 하시는게 원래는 맞아요 ㅋㅋ 그게 편차 정의가 변수 빼기 평균이라

[@hamilton6385]

@@asdf7722 네 답변감사합니다!!!

[@asdf7722]

@@hamilton6385 ㄱㄱㄱ!!

[@quietgunners]

표본 분산의 기댓값을 산출할 때 자유도를 고려하는 이유라고 이해해도 무방할까요?

[@asdf7722]

네.. 기대값이 정확한 말이에요 영상에서는 그렇게말하지 않앗지만 이 얘기는 표본분산의 기대값에 대한 이야기입니다

[@user-su3kq9hr2b]

그럼 교수님. 같은 문장인데요, 분산 분석은 F1과 F2 모두 유의미하지 않은 것으로 나타났으며 이거는 무슨 뜻일까요?;;;;

[@asdf7722]

흠 지금 혹시 핸드폰으로 하시는거에요? 아니면 컴퓨터??

[@user-su3kq9hr2b]

@@asdf7722 컴퓨터로 하고 있어요;; 내일 발제 영어 논문을 번역해서 보고 있는데요. 통계를 잘 몰라서 처음 여쭈었던 문장 자체가 이해가 안 가서 여쭈었어요..

[@asdf7722]

혹시 그 논문 제가 인터넷으로 검색해서 볼수잇나요? ㅋㅋ

[@asdf7722]

라이브 ㄱㄱ 말로 설명하는게 나을듯

[@user-su3kq9hr2b]

@@asdf7722 The two-dimensional orthography of phonology and morphology in differentiating Korean and Chinese

[@user-su3kq9hr2b]

F1(2, 36)=27.550, MSe=415.230, p=

[@asdf7722]

첫번째 줄 보면 f값이 27.550 꽤 큰값입니다.. 왜냐면 기준이 3정도(자유도에 따라 다른디 지금 자유도는 2와 36이네요)거든요? 3보다 27.550이면 엄청 큰거죠? 그러니까 유의한겁니다 유의하다는 말은 1종 오류를 저지를 확률이 낮다.. 즉 이 결론이 잘 못됫을 확률리 낮다는 겁니다 요약하면 이 결론은 맞는 결론임 왜냐면 f가 크니까! 이렇게 해석하시면 됨니다

[@asdf7722]

일단.. 제 채널에서 통계량, F값, 유의확률 관련된 영상 3개 보시고 나면 분명 이해되실 겁니다 이해 안되시면 제가 책임지겟음

[@asdf7722]

일단 제가 이해한 바를 보면 이 논문의 목적: ODH랑 OPM이 실제 실험 상황에서 관측이 되느냐 인것 같아요 (솔직히 두개가 뭔지는 정확히 모르겠지만) 실험 내용: 1) 형태랑 발음 모두 다른 것 2) 형태랑 발음 모두 비슷한 것 3) 발음만 비슷한 것 으로 80개씩 랜덤하게 준거잖아요? 그래서 이거에 대해서 사람들이 얼마나 1) 정확하고(accuracy) 빠르게 (RT) 봤는지를 파악함 실험 결과: 정확성 같은 경우 F1 이랑 F2 모두 유의하지 않았고, RT는 F1 F2 모두 유의함. -> 이게 질문이였는데 이거는 지금 상황에서 보면 위에서 말한 세 조건 (형태 발음 모두 다름, 형태 발음 모두 비슷, 발음 비슷) 과제 결과가 정확성 같은 경우 차이나지 않았고, RT의 경우 차이가 났다는 얘기입니다. F1이 뭔지 F2가 뭔지 지금 설명하기는 넘 빡세고 간단하게 말씀드리면, F1는 지금 이런 실험을 이 논문에 참여한 사람이 아닌 다른 사람에게 했을 때도 비슷한 결과를 얻었을 것이다라는 걸 알려주는 거고 F2는 이 논문에 참여한 사람한테 유사한 다른 과제를 주었어도 비슷한 결과를 얻었을 것이다.. 라는 내용이에요. 쉽게 말하면 둘다 값이 커야지 이 실험 결과를 일반화 할 수 있다는 말이죠. 그런데 실험 결과상 정확성에서는 차이가 없었고, RT에서만 차이가 났는데 이 논문 목적인 ODH랑 OPM을 비교하려면 세 조건 (형태 발음 모두 다름, 형태 발음 모두 비슷, 발음 비슷) 중에서도 뒤에 두 조건(형태 발음 모두 비슷, 발음 비슷)인 경우에 유의해야되는데 이 두 개는 또 차이가 없었다... 라는게 아까 질문하신 내용(실험 1에 대한 내용)입니다 헉헉 이해가 되셨을 까요?

[@user-su3kq9hr2b]

@@asdf7722 와아아아아!!!!! 이 짧은 시간에 어떻게... 고맙습니다. 저는 F1, F2부터 안드로메다로 가서 ㅋㅋ 이제 좀 이해가 갑니당. 한국어와 중국어의 철자법의 차이가 정확성과 반응 시간과 어떤 유의미성이 있는가. 저는 그 정도만 이해를 했었거든요. 다시 잘 정리하겠습니다. 정말 감사합니다!

[@asdf7722]

후 당황햇습니다 넘 어렵 ㅋㅋ 내일 발표잘하세요 월욜부터 끔찍.. ㅋㅋㅋ

[@yanbechu]

추정치란게 뭘 추정한다는 거예요? ㅠㅠ?

[@asdf7722]

우리가 설문 돌려서 표집을 하잖아요? 그 표집된 표본을 가지고 평균, 표준편차, t값, f값 등등등 구한 값들은 모두 추정치(estimates)라고 부릅니다.. 좀 더 자세하게 말하면, 설문조사를 통해 나온 값을 가지고, 실제 모집단에 대한 추정을 하는데 활용되는 계산된 값들을 모두 추정치라고 할 수 있습죠

[@yanbechu]

@@asdf7722 아아 어쩐지 언젠가부터 모든 것들 앞에 estimated가 붙더니만.... 통계를 왜 내는가 이렇게 자료를 통계내는 목적이 뭔가?를 잊어버리는 순간 안드로메다로 빠져버리는 것 같아요. 한방에 와닿지 않는 용어때문에 자꾸 잊어버리고 수식에만 집착하게 되니 갈수록 헤매네요. ㅠㅠ 강의들에서 근본적인 의미를 자꾸 알려주셔서 너무 도움됩니다. 너무너무 감사해요!!!

[@asdf7722]

@@yanbechu 화.이.팅.!!