[통계모델링이란?]
데이터를 설명하고 가설을 검정하는게 주된 목적, 데이터의 변동성을 정확하게 파악하고 분해하는 것이 중요
변동성을 나눠서 봐야한다.
원인분석 :전체 변동성만 보면 어떤 요인이 가장큰 영향을 미치는지 알기 어려움 요인의 기여도를 파악하여 원인을 정확하게 분석할 수있음
-시계열 분석 : 과거 데이터를 시간 순서대로 분석하여 추세, 계절성, 잔차 등으로 변동성을 분해
-회귀분석 종속 변수의 변동성을 여러 독립 변수들의 영향으로 분해
-주성분 분석 :다차원 데이터의 변동성을 몇 개의 주성분으로 축소하여 설명
[머신러닝 딥러닝] 예측 성능을 높이는 것이 주된 목적, 모델의 복잡도. 과적합 일반화 선능에 초점
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