실험을 어떻게 optimal하게 설계하는지를 배운다고 보면되고, 다양한 ANOVA 폼에 대해 배움. Y는 연속이고 X가 범주형이고, 직접 treatment를 가할 수 있는 경우+처치가 안되면 block으로 고려하는 방법들을 배움. 당장 머신러닝 과목들과 비교했을때 재미+얻는게 좀 적다고 생각할수도 있지만, 꽤 중요한 과목이긴함
dd(115.145)2021-10-28 18:22
답글
배우는것들에 대해 자세히 설명해주셔서 너무 감사합니다 행님
익명(221.160)2021-10-29 07:46
답글
실계가 강의실에서 배울때 와닿지 않는 이유는 결국 관찰된 데이터가 아니라 실험을 통해 만들어낸 데이터여서임. 그러다보니 샘플도 적고, 단순히 관찰데이터에서 집단간 차이를 보는것을 넘어서 실험이란 환경이 어떤 차이를 만들어주는지를 이해하는게 학부내용만으로는 어렵긴함 - dc App
래리어트(dracon5)2021-10-29 12:44
뭐 사실 듣고 싶은거 듣는게 좋지
ㅌ(67.218)2021-10-29 01:15
답글
강의계획서보고도 감이 안잡혔는데 행님들 감사합니다
익명(221.160)2021-10-29 07:42
요새 찬밥신세긴 한데, 통계가 에러의 학문이라는 걸 생각하면 어떻게 finite sample에서 에러를 줄일지 고민하는 학문이라 좋아함 - dc App
익명(175.116)2021-10-29 01:29
답글
어떻게 오류를 줄일지 고민하는 학문이군요 감사합니다
익명(221.160)2021-10-29 07:40
통계분석의 반은 실험계획이야. 요즘 online experiment design 엄청 중요하게 다뤄지는데 수업에서 제대로 다룰진 모르겠음.
J(205.154)2021-10-29 02:57
답글
수업에서 제대로 다루면 엄청 중요한게 맞나보네요 감사합니다
익명(221.160)2021-10-29 07:40
실계 꼭 들어 걍 기본임 데싸한다고 깝치는 애들 (aka 딥러닝충들)한테 정작 가장 기본적인 집단간 차이에 대해 분석하는 상황 던져놓으면 벙찜ㅋㅋ
실험을 어떻게 optimal하게 설계하는지를 배운다고 보면되고, 다양한 ANOVA 폼에 대해 배움. Y는 연속이고 X가 범주형이고, 직접 treatment를 가할 수 있는 경우+처치가 안되면 block으로 고려하는 방법들을 배움. 당장 머신러닝 과목들과 비교했을때 재미+얻는게 좀 적다고 생각할수도 있지만, 꽤 중요한 과목이긴함
배우는것들에 대해 자세히 설명해주셔서 너무 감사합니다 행님
실계가 강의실에서 배울때 와닿지 않는 이유는 결국 관찰된 데이터가 아니라 실험을 통해 만들어낸 데이터여서임. 그러다보니 샘플도 적고, 단순히 관찰데이터에서 집단간 차이를 보는것을 넘어서 실험이란 환경이 어떤 차이를 만들어주는지를 이해하는게 학부내용만으로는 어렵긴함 - dc App
뭐 사실 듣고 싶은거 듣는게 좋지
강의계획서보고도 감이 안잡혔는데 행님들 감사합니다
요새 찬밥신세긴 한데, 통계가 에러의 학문이라는 걸 생각하면 어떻게 finite sample에서 에러를 줄일지 고민하는 학문이라 좋아함 - dc App
어떻게 오류를 줄일지 고민하는 학문이군요 감사합니다
통계분석의 반은 실험계획이야. 요즘 online experiment design 엄청 중요하게 다뤄지는데 수업에서 제대로 다룰진 모르겠음.
수업에서 제대로 다루면 엄청 중요한게 맞나보네요 감사합니다
실계 꼭 들어 걍 기본임 데싸한다고 깝치는 애들 (aka 딥러닝충들)한테 정작 가장 기본적인 집단간 차이에 대해 분석하는 상황 던져놓으면 벙찜ㅋㅋ
네 다음학기때 신청해야겠네요 감사합니다!
딥러닝에 억하심정이 많네... 억까 ㄴ - dc App
A/B test, 다변수 테스트 모두 실험계획법이 본질이죠. - dc App