[일반] 이런식의 연구도 가능함?

[기미리(djewflws1978)]

자연현상이나 경제학 보면 그래프가 막 매끄럽지도 않고 삐죽빼죽해서 최대한 비슷한 놈 찾고 모델링한다고 들었는데

어떤 데이터를 가지고 있을 때 그 그래프에 해당하는 함수를 먼저 찾고 그 다음에 왜 그런지 해석하는..?

ㅈㅅ.. 학부 1학년따리라 아는게 적고 얕아요

[익명(119.202)]

통계학과에서 하는거네

[기미리(djewflws1978)]

아 그거랑 비슷하구나

[익명(223.33)]

데이터가 그렇게 막 나오면 다 그렇게 연구하지... 현실은 목적 가지고 데이터 모아도 조빠지게 안모임 - dc App

[익명(223.33)]

데이터 모으는게 그냥 좆빠지게 힘들고 돈도 많이드는거라 그런식으로 연구하는건 방법론을 떠나서 가성비가 넘 구림 ㅇㅇ - dc App

[익명(118.235)]

https://en.wikipedia.org/wiki/Regularization_%28mathematics%29?wprov=sfla1
이런 거?

[기미리(djewflws1978)]

비슷한 것 같아여

[익명(118.235)]

통계나 머신러닝쪽임

[기미리(djewflws1978)]

ㅇㅎㅇㅎ

[르벡공간(lucascurv)]

Kernel smoothing/spline smoothing . nonparametric function estimation

[익명(112.186)]

윗분 말대로 데이터를 통해 적합한 모델이 너무 복잡할 경우(구불구불하거나 뾰족하거나 등) 이걸 적당히 펴주는걸 smoothing이라고 하고 머신러닝쪽에서 상당히 많이 연구하고 있음

[익명(112.186)]

근데 또 완전히 non-parametric인 모델을 적합하는 경우를 제외하고는 대체로 연구자들은 모델의 이론적 형태를 어느정도 고려하고 적합을 시도하는 편임. 예를 들어 가장 간단한 linear regression은 모델이 linear임을 가정하고 있고

[익명(112.186)]

spline같은 것도 어느정도 복잡한 정도를 미리 정해놓은 상태에서 데이터를 고려해 함수의 형태를 끼워 맞추는 편이지