Ming's Life

대시보드 디자인 .. 첫번쨰 (미완)두번째 세번째 디자인은 어렵다 😵‍💫

1. Unsplash ( 이미지 ) 빨간색 테두리 버튼을 누른다. 검색창에 Unsplash 를 검색 한 후 들어간다. 무료 이미지들을 사용할 수 있다. 2. Content Reel ( 텍스트 ) 동일한 방식으로 Content Reel을 검색하여 들어간다.원하는 텍스트를 넣어준다. 예시해당 칸에 이미지와 텍스트를 넣으려고 한다. 1. Unsplash 를 이용해 이미지를 랜덤하게 넣어준다. 2. Content Reel 을 이용하여 텍스트를 넣어준다. 플러그인으로 이미지와 텍스트를 랜덤하게 넣을수 있다. 추가로 사용하기 좋은 플러그인아이콘Feather Icons (정제된 톤의 아이콘 모음)Material Design Icons (정제된 톤의 아이콘 모음)iconify (여러 다양한 아이콘 모음)이미..

Figma 단축키 시트 모음 (맥용) Figma 단축키 시트 모음 (윈도우용) 추가적으로 확인할 수 있는 방법 !Figma 화면 우측 하단에 ?를 클릭하면 나오는 목록에서 Keyboard shortcuts를 누르면 된다.

1. 오늘 학습 키워드통계학 기초 2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기 1. 제 1종 오류와 제 2종 오류 ☑️ 제 1종 오류귀무가설이 참인데 기각하는 오류잘못된 긍정을 의미 (아무런 영향이 없는데 영향이 있다고 하는 것)한 단어로 위양성!α를 경계로 귀무가설을 기각하기 때문에 제1종 오류가 α만큼 발생따라서 유의수준(α)을 정함으로써 제 1종 오류 제어 가능만약, 유의수준이 0.05라면 100번 중 5번 정도 일어날 수 있는 제 1종 오류는 감수하겠다는 것☑️ 제 2종 오류귀무가설이 거짓인데 기각하지 않는 오류.잘못된 부정을 의미 (영향이 있는데 영향이 없다고 하는 것)한 단어로 위음성!제 2종 오류가 일어날 확률은 β로 정의.제 2종 오류가 일어나지 않을 확률은 검정력(1-β)으로 정..

1. 오늘 학습 키워드통계학 기초 2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기 1. 카이제곱검정 1) 카이제곱검정이란 무엇인가?☑️ 카이제곱검정범주형 데이터의 표본 분포가 모집단 분포와 일치하는지 검정(적합도 검정)하거나두 범주형 변수 간의 독립성을 검정(독립성 검정)☑️ 적합도 검정관찰된 분포와 기대된 분포가 일치하는지 검정p값이 높으면 데이터가 귀무 가설에 잘 맞음. 즉, 관찰된 데이터와 귀무 가설이 적합p값이 낮으면 데이터가 귀무 가설에 잘 맞지 않음. 즉, 관찰된 데이터와 귀무 가설이 부적합☑️ 독립성 검정두 범주형 변수 간의 독립성을 검정p값이 높으면 두 변수 간의 관계가 연관성이 없음 → 독립성이 있음p값이 낮으면 두 변수 간의 관계가 연관성이 있음 → 독립성이 없음 2) 카이제곱검정..

1. 오늘 학습 키워드통계학 기초 2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기 1. 다중검정 1) 다중검정이란 무엇인가?☑️ 다중검정여러 가설을 동시에 검정할 때 발생하는 문제각 검정마다 유의수준을 조정하지 않으면 1종 오류(귀무가설이 참인데 기각하는 오류) 발생 확률이 증가1종 오류가 무엇인지랑 왜 다중검정시 발생확률이 증가하는지는 밑에서 다시 설명! 지금은, 어떤 오류가 발생할 수 있다는 정도로 이해!☑️ 보정 방법본페로니 보정, 튜키 보정, 던넷 보정, 윌리엄스 보정 등이 있음가장 대표적이고 기본적인게 본페로니 보정 2) 다중검정과 보정을 어떻게 적용되어질까?☑️ 여러 약물의 효과를 동시에 검정이 때 본페로니 보정을 사용해볼 수 있음☑️ 파이썬 실습import numpy as npimport..

1. 오늘 학습 키워드통계학 기초 2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기 1. t검정1) t검정이란 무엇인가?☑️ t검정t검정은 두 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지 확인하는 검정 방법독립표본 t검정과 대응표본 t검정으로 나뉨☑️ 독립표본 t검정두 독립된 그룹의 평균을 비교☑️ 대응표본 t검정동일한 그룹의 사전/사후 평균을 비교 2) 가설검정이 실제로 어떻게 적용되어질까?☑️ p-값을 통한 유의성 확인두 클래스의 시험 성적 비교(독립표본 t검정)다이어트 전후 체중 비교(대응표본 t검정)# 학생 점수 데이터scores_method1 = np.random.normal(70, 10, 30)scores_method2 = np.random.normal(75, 10, 30)# 독립표본 t검정..

1. 오늘 학습 키워드통계학 기초 2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기 1. 가설검정 1) 가설검정이란 무엇인가? ☑️ 가설검정표본 데이터를 통해 모집단의 가설을 검증하는 과정즉, 데이터가 특정 가설을 지지하는지 평가하는 과정귀무가설(H0)과 대립가설(H1)을 설정하고, 귀무가설을 기각할지를 결정데이터 분석시 두가지 전략을 취할 수 있음확증적 자료분석미리 가설들을 먼저 세운 다음 가설을 검증해 나가는 분석탐색적 자료분석(EDA)가설을 먼저 정하지 않고 데이터를 탐색해보면서 가설 후보들을 찾고 데이터의 특징을 찾는 것 ☑️ 단계귀무가설(H0)과 대립가설(H1) 설정유의수준(α) 결정검정통계량 계산p-값과 유의수준 비교결론 도출 2) 가설검정이란 무엇인가?통계적 유의성과 p값☑️ 통계적 유..

1. 오늘 학습 키워드통계학 기초 2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기 1. A/B 검정☑️ A/B 검정A/B 검정은 두 버전(A와 B) 중 어느 것이 더 효과적인지 평가하기 위해 사용되는 검정 방법.마케팅, 웹사이트 디자인 등에서 많이 사용됨.사용자들을 두 그룹으로 나누고, 각 그룹에 다른 버전을 제공한 후, 반응을 비교.일반적으로 전환율, 클릭률, 구매수, 방문 기간, 방문한 페이지 수, 특정 페이지 방문 여부, 매출 등의 지표를 비교. ☑️ 목적두 그룹 간의 변화가 우연이 아니라 통계적으로 유의미한지를 확인. ☑️ 실제 적용) 두 개를 비교하여 구매 전환율이 큰 것을 선택온라인 쇼핑몰에서 두 가지 디자인(A와 B)에 대한 랜딩 페이지를 테스트하여 어떤 디자인이 더 높은 구매 전환율을 ..

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