#통계학개론

공분산, 상관계수의 유도, 피어슨 상관계수(표본상관계수)
04:50 공분산
10:48 상관계수
12:23 표본상관계수(피어슨 상관계수)
14:06 상관계수의 범위
18:27 상관계수의 한계
19:40 아이스크림이 살인을 조장하는가
21:59 총기소유와 총기살인의 관계
23:02 사회의 불평등과 행복의 관계

[@lucykim4130]

비전공자인데 쉽게 이해가 갑니다 도움주셔서 감사합미다

[@user-es7wi8bq6d]

정말 도움이 됩니다. 깔끔한 ppt 자료, 공을 많이 들이셨고, 지식도 풍부하시고 설명도 쉬워서 감사드립니다.^^

[@hakongeee]

지금 사조사 공부하는데 통계 모르는거 있으면 항상 여기영상 봐요ㅠㅠ감사합니다😊

[@user-so5ul4jo2n]

찾았다.. 통계의 신! 자막까지 완벽합니다..!

[@hom1090]

도움 많이 되었습니다. 감사합니다.

[@root536]

파이썬으로 통계 개발에 하는데 큰 도움이 됩니다. 감사합니다

[@user-bp9rs7cf9i]

세상에.. 통계를 이렇게 잘 설명하는 선생님은 처음 입니다. 바로 구독 좋아요 갑니다

[@deven_12]

너무 완벽한 강의네요!~ 내용이 훌륭하니, 저절로 r의 분포? 까지 궁금해지네요.. 수업 내용 처럼 간단하게 r의 분포가 뭐다~정도만 알려주시면 너무 굉징히 좋을 것 같아요.. 진짜 최고의 수업이에요!

[@user-cz7yt7fd3w]

큰 도움이되었습니다 감사합니다

[@BobSangmin]

강의 감사합니다

[@user-hi3vn6eh4j]

너무나 정확하고 직관적인 설명입니다. 박수 치고 갑니다.

[@aileen4504]

설명 너무 깔끔하고 이해하기쉽습니다.감사합니다

[@user-lf7pq3or2m]

쉽게 이해되었습니다 좋은 강의 감사합니다

[@user-ve7kd1pq4d]

통계내용이 정말 어렵고 재미가없어서 진입장벽이 있는 과목인데 입문자들 눈에 맞는 예를 잘들어줘서 재미있게 들을수있었습니다 본인이 많이 아는것과 잘 가르키는건 별개인데 설명까지 아주 잘해주시네요~

[@jl2961]

진짜 설명이 깔끔해요

[@user-ph9uw9ug9g]

너무 멋진 강의입니다. 수학을 놓은지 16년이 지났지만 이해가 바로 됐습니다 감사합니다

[@swoh2509]

정말로 쉽게 설명하시네요.. 고맙습니다

[@doyeonkim5081]

예제와 같이 컨셉을 완벽 설명해주니 듣는 사람 입장에서 이해가 너무 쉽게 잘 되었습니다. 좋은 영상 정말 감사드립니다!

[@user-vo6hp2hx9s]

강의 너무 재밌어요!

[@havefun1614]

너무 도움이 되었습니다. 감사합니다!

[@ifceo11]

감사합니다~ 잘배워 갑니다^^

[@user-re9jv4of4k]

설명으로 이해되었습니다. 감사합니다.

[@user-oe1wx5ow1t]

너무 잘 보고 갑니다^^ 이해가 ㅅ쑥쑥!

[@majimakbajirak9506]

잘 들었습니다. 감사합니다.

[@joojuju]

감사합니다. 이해하는데 도움이 되었어요!

[@wesjeong8724]

깔끔한 설명 감사합니다. 많은 도움이 되었습니다!!

[@user-zo5cz6ee5c]

좋은 강의 감사합니다!

[@jisulee6532]

와 정말... 강의력이 대단하십니다...! 항상 헷갈렸는데 한 번에 이해하고 갑니다ㅠㅠ 혹 제 공부 블로그에 출처와 함께 자료 사용해도 괜찮을지요? 좋은 영상 정말 감사합니다!

[@easy_statistics]

사용하셔도 좋습니다~

[@jy6059]

정말 감사합니다!!!!!

[@user-bd6oo8zz1n]

와 이해 정말 잘 됐어요 감사합니다!

[@user-ke7lq8cd3p]

학부생인데 많은 도움 받고 갑니다 ~설명 너무 잘하셔요 감사합니다!!

[@user-dy9gi8gm3j]

안녕하세요! 좋은 강의 감사드립니다. 덕분에 이해가 잘 되었습니다. 혹시 14:03에서 슬라이드에 모상관계수는 X,Y의 공분산을 각각의 편차로 나눠준다고 되어있는데 표준편차로 나눠주는 것이라고 생각하면 될까요?!

[@easy_statistics]

예, 거기서 편차는 표준편차입니다.

[@user-dy9gi8gm3j]

@@easy_statistics 답변 주셔서 감사합니다. 강의 통해 큰 도움을 얻었습니다.

[@user-ym8fm8cd3k]

안녕하세요 혹시 여기 사용되는 교재가 어떤건가요?

[@easy_statistics]

엑셀을 이용한 통계학 -이기훈 자유아카데미 www.yes24.com/Product/Goods/117860807

[@reave5995]

상관계수가 공분산에서 각각의 편차의 곱으로 나눈 값인데 절댓값이 무조건 1이하로 나오는 수학적 근거나 유도 과정이 있을까요? 감사합니다.

[@easy_statistics]

-1에서 1사이의 값이 나오는 것은 직관적으로 영상 14:08 에서 설명하였죠. 수학적으로 증명하는 것은 Cauchy-Schwarz 부등식을 이용하는 방법이 있는데 이해하기 어렵다면 그나마 쉬운 방법이 0≤Var(X/σx±Y/σy)=2±2Corr(X,Y) (여기서 σx, σy는 X, Y의 표준편차)을 이용하는 것이죠.😉

[@user-bm9sh4kr8e]

안녕하세요 너무 깔끔한 설명 감사합니다!! 질문이 있는데요 1. 두 집단이 독립 집단이 아니라면 상관 계수를 사용할 수 없나요? 2. 서로 다른 두 연관성을 하나로 병합하여 분석하는 경우에는 상관 계수를 사용할 수 없나요?

[@easy_statistics]

1. 상관계수는 변수 간의 관계를 보는 것인데, 집단 간의 상관계수를 보려는 것인가요? 집단 간에는 특정 상관계수를 비교하겠죠. 그 의도를 파악하기 어렵지만 상관계수에서 독립집단을 언급할 때는 두 집단간에 상관계수의 일치성 검정입니다. 예를 들어 남자집단에서 급여(B)와 이직율(A)의 상관계수(r_AB)와 여자집단에서 상관계수(r_AB)가 일치하는 가를 검정하는 것이죠. 그건 Fisher의 변환을 이용해 z 검정이 가능합니다. 독립이 아니라고 언급되는 경우는 한 집단에서 구한 다른 상관계수들을 서로 비교할 때죠. 한집단에서 이직율(A)과 급여(B)의 상관계수와 이직율과 근무시간(C)의 상관계수를 비교하는 것이죠. r_AB와 r_AC를 비교하는데 r_BC가 존재하기 때문에 앞에서의 검정통계량처럼 간단하지는 않지만 구할 수는 있습니다. 구글링하면 공식을 찾으실 수 있을거에요. 또 한가지 예상되는 것은 같은 표본을 대상으로 2019년에 얻은 상관계수와 2020년에 얻은 상관계수를 비교하는 것이죠. 즉 같은 집단이고 같은 변수간 상관계수인데 측정시기가 달라지는 것. 이것도 가능은 합니다... 2. 연관성을 병합한다... 이것도 그 의도가 모호한데... 상관계수의 linear combination인지 변수의 선형결합인지... 예를 들어 변수가 X1,X2,X3,X4 가 있을 때 (X1,X2)와 (X3,X4)의 관계를 보고자 한다면 Y1=주성분(X1, X2), Y2=주성분(X3, X4)로 변환하여 Y1과 Y2의 상관계수를 구하면 되구요. 만약 상관계수의 어떤 조합을 가지고 검정을 하려면 그것도 가능하지만 그건 수리통계학 시험볼 때나 필요한 줄 알았어요. 예를 들어 r_12+r_34가 0.5가 넘는가를 검정한다면 가능합니다. 그것이 실용적인 의미가 어떤지는 차치하고요. 어쨌든 이런 복잡한 질문은 아니셨기를 ㅎ

[@user-bn7ms7it2c]

공분산은 x,y의 방향성을 나타내는 거면 2개의 변수 간의 관계만 측정할 수 있는건가요? 3개 이상 변수의 관계를 측정하는 방법은 따로 있는건가요?

[@easy_statistics]

3개의변수가 있을 때 각 2개 변수씩 짝을 지어 관계를 볼 수있습니다. 엑셀에서도 3개 이상의 변수를 선택하고 상관분석이나 공분산분석을 하시면 됩니다.

[@ttonnindtuna]

통계분석 분산분석과 회귀변수는 업로드 예정에 없으실까요? 기다리고 있습니다

[@easy_statistics]

중급통계 분야로 시간날때 마다 계속 올리고 있습니다~

[@soolee146]

상관계수와 회귀의 차이점은 뭘까요? 상관계수 : 독립변인과 종속변인의 개념이 없고 단지 두 변인간의 관계를 나타낸다. 회귀 : 두 변인 간의 관계가 독립변인과 종속변인의 관계가 될때 라고 저희 전공책에 나와있는데...이게 맞는 얘기 일까요??

[@easy_statistics]

답변이 늦어 죄송합니다. 거의 모든 통계책에 그렇게 적혀있습니다. 그렇다고 종속변수와 독립변수간에 상관계수를 구하면 안된다는 뜻은 아닙니다. 상관계수는 일단 변수 간에 관계정도를 보는 것입니다. 그런데 그 두 변수 간에 관계식을 구하고 싶다면(회귀분석) 그 두 변수간에는 영향관계가 성립되어야 한다는 것이죠. 예를 들어 영어점수와 수학점수 간에 상관관계가 존재한다고해도 수학점수를 영어점수(의 함수)로 예측하려는 시도는 좀 어색하죠.

[@soolee146]

네~답변 감사합니다!^^

[@soolee146]

선생님~급내상관계수는 뭔가요? 2명의 관찰자 이상인지, 3명의 관찰자 이상 간의 신뢰도 추정인지?? 책을 봐도 헛갈려서 질문 올립니다.