주사위, 용과 정규 분포에 가까워지기: 중심 극한 정리 Dice, Dragons and Getting Closer to Normal Distribution: The Central Limit Theorem
데이터 분석가는 밤에 양을 세는 것이 아니라 양들이 울타리를 뛰어넘을 때 그리는 우아한 종 모양의 곡선을 생각한답니다. 정규 분포라고 하는 이 곡선은 바로 통계 분석에서 가장 중요한 개념 중 하나인 중심 극한 정리를 이해하는 시작점입니다.
종이 생산을 위한 의사 결정 트리 Minitab 의 예측적 분석 및 근본 원인 분석 Trimming Decision Trees to Make Paper: Predictive Analytics and Root Cause Analysis in Minitab
절차를 통해서 점점 더 많은 관찰 데이터를 수집함에 따라, 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있는 새로운 도구가 필요할 수 있습니다. 전통적인 통계 도구에 현대적인 기계 학습 기법을 추가하여 절차를 분석하고 개선하며 관리할 수 있습니다.
텍스트 마이닝에 관심이 있으신가요? 새 Python 통합이 추가된 Minitab으로 시작해 보세요! Interested in Text Mining? Get Started in Minitab with New Python Integration!
지금은 어디에서나 콘텐츠에 접근하고 이를 이용할 수 있는 시대입니다! Nielsen 조사에 따르면, 미국 성인은 미디어를 읽고 듣고 시청하고 상호작용하는 데 하루 약 11시간 이상을 보내는 것으로 나타났습니다. 더군다나 지금처럼 수많은 사람들이 집에서 지내고 있다면 그 시간은 더 많을 수 있습니다.
공정 능력 통계: Cpk vs. Ppk Process Capability Statistics: Cpk vs. Ppk
Minitab 기술 지원 부서에서 근무할 당시 많은 고객들로부터 "Cpk와 Ppk의 차이가 뭐죠?"라는 질문을 받고는 했습니다. 이는 정말 좋은 질문입니다. 실제로 많은 실무자들이 Ppk를 무시하고 기본적으로 Cpk를 사용하고 있죠.
P값을 올바르게 해석하는 방법 How to Correctly Interpret P Values
P값은 T-검정부터 회귀 분석까지 다방면으로 활용됩니다. 또한 가설 검정의 통계적 유의성을 판단하기 위해 P값을 사용해야 한다는 것은 널리 알려진 사실입니다. 실제로 P값이 논문의 발표 여부와 프로젝트의 자금 지원 여부를 판가름하기도 합니다.
비모수 검정과 모수 검정 중에서 선택하기 Choosing Between a Nonparametric Test and a Parametric Test
통계를 사용하는 사람들은 대부분 비모수 분석보다는 모수 분석을 많이 접합니다. 비모수 검정은 데이터가 특정한 분포를 따른다고 가정하지 않으므로 무분포 검정이라고도 합니다.
가장 선호하는 시각적 도구: 프로세스 맵 My Favorite Visual Tool: Process Mapping
누구나 작업을 완료하고 추적하고 개선할 때 가장 선호하는 도구, 요령이나 방식이 있습니다. 저는 시각적 학습을 즐기기 때문에 항상 프로세스 맵과 플로우차트에 끌렸습니다.
4가지 유형의 Fishbone다이어그램 알아보기 Discovering Four Types of Fishbone Diagrams
좋든 싫든 한 번쯤은 브레인스토밍을 한 경험이 있을 겁니다. 브레인스토밍은 사방에서 아이디어가 솟아나면 다소 어수선하게 진행될 수도 있지만, 알맞은 다이어그램을 활용한다면 완벽하게 구조화될 수 있습니다.
최상 회귀 모형 선택하기 How to Choose the Best Regression Model
올바른 선형 회귀 분석을 선택하기란 어려울 수 있습니다. 단일 표본만으로 이를 모형화하려고 해도 크게 도움이 되지 않죠. 이 글에서는 모형을 선택할 때 일반적으로 사용되는 통계적 방법 및 이러한 과정에서 겪을 수 있는 어려움을 소개하고, 최상 회귀 모형을 선택하기 위한 실질적인 조언을 제공하고자 합니다.
t-검정 이해하기: t-값과 t-분포 Understanding t-Tests: t-values and t-distributions
t-검정은 간편하게 평균을 비교할 수 있는 통계 가설 검정입니다. 1-표본 t-검정을 사용하면 표본 평균을 가설값이나 목표값과 비교할 수 있으며, 2-표본 t-검정을 사용하면 두 집단의 평균을 비교할 수 있습니다.