[미리 공부] 기초 통계 복습 (Day 1는 1월2일)
모험을 시작하기 전에 기초 지식을 복습하고자 했다. 오늘 SPSS 대안 프로그램을 찾아보려고 해서 JASP에 대해 알게 되었다. 유용한 프로그램인 것 같아서 선회귀와 기술통계를 내려고 했는데 재미있었다. 그런데 JASP에 대해 더 알기 전에 '기초 통계 지식을 좀 복습을 하고자 하면 좋을 것 같아'란 생각을 들었다. 다행히, Coursera에서 Stanford University의 Guenther Walther 교수님께서 진행된 Introduction to Statistics 무료 강좌가 있다. 좀 부족한 부분은 다양한 검정통계 하는 거고 (F test, t-test, chi-square 등) 이제 JASP 아니면 다른 통계 프로그램 사용하게 되어도 이런 부분을 좀 더 자세히 집중하여 공부하면 된다. 특히 homoscedasticity 및 heteroscedasticity 개념을 기억에 남았다. Homoscedasticity (선): Definition: In a homoscedastic dataset, the variance of the errors (residuals) is constant across all levels of the independent variable(s). In simpler terms, the spread of the residuals is the same throughout the range of predictor values. Heteroscedasticity (악): Definition: Heteroscedasticity occurs when the variance of the errors is not constant across all levels of the independent variable(s). In other words, the spread of residuals changes as the values of the independent variable(s) change. (Udemy 사진) 강의