분산/variance
Sub:
모분산,population_variance σ2 =모분산,population_variance =,population_variance 모분산 population_variance
{
population variance
{
population variance
기호: σ2
"population variance"
모분산
} // population variance = 모분산
1111111111111111111111111111111111111111111111111111
표본분산,sample_variance s2 S2? =표본분산,sample_variance =,sample_variance 표본분산 sample_variance
... 표본,sample
{
sample variance
표본분산
모분산
} // population variance = 모분산
1111111111111111111111111111111111111111111111111111
표본분산,sample_variance s2 S2? =표본분산,sample_variance =,sample_variance 표본분산 sample_variance
... 표본,sample
{
sample variance
표본분산
"sample variance"
표본분산
} // sample variance
222222222222222222222222222222222222222222
표본공분산,sample_covariance =표본공분산,sample_covariance =,sample_covariance 표본공분산 sample_covariance
{
sample covariance
표본공분산
표본분산
} // sample variance
222222222222222222222222222222222222222222
표본공분산,sample_covariance =표본공분산,sample_covariance =,sample_covariance 표본공분산 sample_covariance
{
sample covariance
표본공분산
Page name vis 표본공분산
} // sample covariance = 표본공분산
3333333333333333333333333333333333
분산행렬,variance_matrix =분산행렬,variance_matrix =,variance_matrix 분산행렬 variance_matrix
{
variance matrix
분산행렬
} // sample covariance = 표본공분산
3333333333333333333333333333333333
분산행렬,variance_matrix =분산행렬,variance_matrix =,variance_matrix 분산행렬 variance_matrix
{
variance matrix
분산행렬
분산행렬
"variance matrix"
Page name via variance matrix 분산행렬
} // 분산행렬
44444444444444444444444444444444444
공분산행렬,covariance_matrix =공분산행렬,covariance_matrix =,covariance_matrix 공분산행렬 covariance_matrix
{
covariance matrix
공분산행렬
"variance matrix"
Page name via variance matrix 분산행렬
} // 분산행렬
44444444444444444444444444444444444
공분산행렬,covariance_matrix =공분산행렬,covariance_matrix =,covariance_matrix 공분산행렬 covariance_matrix
{
covariance matrix
공분산행렬
공분산행렬은 수학백과: 숄레스키 분해 저기서도 언급
555555555555555555555555555555555555555 //// AI 용어사전: 공분산 행렬에 따르면 위아래 차이 없다고
자기공분산행렬,autocovariance_matrix =자기공분산행렬,autocovariance_matrix =,autocovariance_matrix 자기공분산행렬 autocovariance_matrix
{
autocovariance matrix
자기공분산행렬
자기공분산행렬,autocovariance_matrix =자기공분산행렬,autocovariance_matrix =,autocovariance_matrix 자기공분산행렬 autocovariance_matrix
{
autocovariance matrix
자기공분산행렬
6666666666666666666666666666666666666666
https://en.wiktionary.org/wiki/ANCOVA
ANCOVA
Rel
MANCOVA =,MANCOVA =,MANCOVA . MANCOVA
{
영어: multivariate analysis of covariance (MANCOVA)
ANCOVA
Rel
MANCOVA =,MANCOVA =,MANCOVA . MANCOVA
{
영어: multivariate analysis of covariance (MANCOVA)
다변량공분산분석 ?
multivariate covariance analysis ???
multivariate covariance analysis ???
https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_analysis_of_covariance
다변량분석,multivariate_analysis
(첫문장- "Multivariate analysis of covariance (MANCOVA)
is an extension of analysis of covariance (ANCOVA) methods
to cover cases
다변량 -> multivariate 확인. 다변량,multivariateis an extension of analysis of covariance (ANCOVA) methods
to cover cases
where there is more than one dependent variable and
where the control of concomitant continuous independent variables – 공변량,covariate =,covariate { covariate공변량. 공변인이란 해설이 자주 나옴. 근데 또 변인은 거의 항상 variable - 변인,variable로 번역됨. 여기선 기계적인 번역을 하는 것이 좋겠음 }s – is required. " 2023-12-21)
where the control of concomitant continuous independent variables – 공변량,covariate =,covariate { covariate공변량. 공변인이란 해설이 자주 나옴. 근데 또 변인은 거의 항상 variable - 변인,variable로 번역됨. 여기선 기계적인 번역을 하는 것이 좋겠음 }s – is required. " 2023-12-21)
다변량분석,multivariate_analysis
} // 다변량 공분산분석 MANCOVA
} // 공분산분석 ANCOVA
PERMANOVA
PERMANOVA
= https://en.wiktionary.org/wiki/PERMANOVA
permutational multivariate analysis of variance
PERMANOVA
PERMANOVA
= https://en.wiktionary.org/wiki/PERMANOVA
permutational multivariate analysis of variance
PERMANOVA
MANOVA
MANOVA에 없음 2023-12
MANOVA
multivariate analysis of variance (MANOVA)
다변량 분산분석
다변량분산분석
https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_analysis_of_variance
(redir from MANOVA )
MANOVA에 없음 2023-12
MANOVA
multivariate analysis of variance (MANOVA)
다변량 분산분석
다변량분산분석
https://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_analysis_of_variance
(redir from MANOVA )
https://ko.wikipedia.org/wiki/분산_분석
https://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance
https://ja.wikipedia.org/wiki/分散分析
} // 분산분석 ANOVA
https://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance
https://ja.wikipedia.org/wiki/分散分析
} // 분산분석 ANOVA
(del ok) 영단어가 비슷: 불변성,invariance
같은 한글, 다른 개념: 분산,dispersion
사실 variance 자체에 여러 뜻이 있는데 여기선 통계의 그거 얘기만 함. 통계에서 벗어나는 variance들은 (variance variance variance참조) - 다른 페이지로 분리
사실 variance 자체에 여러 뜻이 있는데 여기선 통계의 그거 얘기만 함. 통계에서 벗어나는 variance들은 (variance variance variance참조) - 다른 페이지로 분리
1. autogeninterwikis ¶
분산 = https://ko.wikipedia.org/wiki/분산
{
확률변수,random_variable(RV)의 분산 = Variance = Var은, 그 RV가 기대값,expected_value에서 얼마나 떨어져 분포하는지를 가늠하는 수.
{
확률변수,random_variable(RV)의 분산 = Variance = Var은, 그 RV가 기대값,expected_value에서 얼마나 떨어져 분포하는지를 가늠하는 수.
분산(variance)은 관측값에서 평균을 뺀 값을 제곱하고, 그것을 모두 더한 후 전체 개수로 나눠서 구한다. 즉, 차이값의 제곱의 평균.
모분산,population_variance σ2은 모집단,population의 분산,variance이다. 관측값에서 모평균,population_mean을 빼고 그것을 제곱한 값을 모두 더하여 전체 데이터 수 n으로 나눈 것이다.
표본분산,sample_variance s2은 표본,sample의 분산,variance이다. 관측값에서 표본평균,sample_mean을 빼고 제곱한 값을 모두 더한 것을 n-1로 나눈 것이다.
}
}
WpJa: