[조보현][beginner’s curiosity] DS에게 통계 (Statistics)란 말이죠?

[데이터 전처리 및 EDA(Data Preprocessing and EDA) 정리](https://github.com/codestates/ds-blog/issues/91)가 끝나기도 전에,
시간이 벌써 이렇게 됬네요...~시간 너무 빠르다 ㅠ~

**기본으로 알아야 할 부분**만 요약으로 적어두고, 나중에 더 넓게 공부할수 있도록 관련 자료들도 링크해두려해요.

처음 글을 보고 `"갑자기 통계라니요? 데이터 사이언스에 왜 통계가...?" `라는 분도 있을 거고,
`"당연히 필요하지! 그래, 내가 필요한 걸 잘 적어놨을까?" `라는 마음으로 보는 분도 있을 거에요.

**전자면 그대로 봐도 괜찮고요.(환영해요!)**

~만약 후자시면 코린이(Coding+어린이)라ㅠㅠㅠㅠ 다른걸 보시는게 나을것같...~

### 해당 자료는 지속적으로 업데이트 되는 이론 요약본입니다.
# 목차
> [1.기초 통계](#1.기초-통계(Basic-Statistics))

> [2.가설 검정(Hypothesis Testing)](#가설-검정(Hypothesis-Testing))

> [3.신뢰구간(Confidence Intervals)](#3.신뢰구간(Confidence-Intervals))

> [4.베이지안 추론(Bayesian Inference)](#4.베이지안-추론(Bayesian-Inference))

>> [Correlation(상관관계)](#Correlation(상관관계))

>> [Covariance(공분산)](#Covariance(공분산))

>> [유의확률(P-value)](#유의확률(P-value))

>> [중심극한정리(Central Limit Theorem)](#중심극한정리(Central-Limit-Theorem))

>> [T-검정(T-test)](#T-검정(T-test))

>> [카이제곱검정(Chi-square tests)](#카이제곱검정(Chi-square-tests))

### 시작하기전에
## 통계가 왜 필요한가요?
'DS는 데이터를 근거로 설득하는 사람'이라고 생각하는 분들껜 통계에 필요성을 굳이 말하지 않아도 아실거라고 생각합니다.
다만, 그럼에도 불구하고, `굳이? `라는 생각을 갖고있는 분들을 위해 간단히 알려드립니다.

- 통계학을 적용한 자료는 신뢰성을 갖는다
- 통계는 의사결정에 필요한 근거 자료를 제시
- 통계는 현상을 분석하여 실증 자료를 제시
- 통계는 나침반이다.
> 항해를 하거나 산을 탈때 나침반은 꼭 필요하지만 나침반이 고장났다면 차라리 없는게 나을지도...

+)
[2-02 Chapter 01 통계학의 이해 1 (통계학을 공부하는 이유) : 제대로 시작하는 기초통계학](https://youtu.be/saCv9cBvT7U)
[통계학 전공자에게 듣는 데이터 분석 이야기 ](https://youtu.be/ZJxw_rF6GDg)

## 1.기초 통계(Basic Statistics)
> 기초 용어 ~알고있는지 한번 확인해보세요!~
- 모집단
- 모수
- 표본
- 통계적 추론
- 통계량
- 추정량

## 2. 가설 검정(Hypothesis Testing)

> 주어진 상황에 대해서, 하고자하는 주장이 맞는지 아닌지를 판정하는 과정
- 사실여부 판정이 가능한 것으로 진행해야함

### 기술 통계치
count, mean, 등 데이터를 설명하는 값(통계치)

### 추리 통계치
전체 모집단을 통계적으로 진행하기엔, 자원에 한계가 있기 때문에, 일부분 샘플을 통해서 모집단에 대한 통계치를 추정 하는 과정
- 우연성에 따른 다른 결과가 생길수도 있음
- 더 많은 정보는 무작위성을 고려하더라도 더 높은 신뢰성을 갖게된다.

### 표본 평균의 표준 오차
표본의 수가 많을수록, 추측든 더 정확해지고 높은 신뢰도를 바탕으로 모집단에 대해 예측할 수 있도록 함

### T- test
T통계치를 사용하는 것으로 평균이 어느정도 유의성을 가지고 있는지 확인 할수잇음

> 단일 표본 T 검정

**The T-test Process:**

1) 귀무 가설 (Null Hypothesis) 를 설정
𝐻0:𝜇=𝑥¯
𝜇= 모집단의 평균
𝑥¯= 표본의 평균

2) 대안 가설 (Alternative Hypothesis) 를 설정
𝐻1:𝜇≠𝑥¯

3) 신뢰도를 설정 (Confidence Level) :
- 모수가 신뢰 구간 안에 포함될 확률 (보통 95, 99% 등을 사용)
- 신뢰도 95%의 의미 = 모수가 신뢰 구간 안에 포함될 확률이 95% = 귀무가설이 틀렸지만 우연히 성립할 확률이 5%

+)
[2-28 Chapter 07. 가설검정 (미리 알고 학습하면 훨씬 편해요.)](https://youtu.be/qkEOVNUnnTw)

## 3.신뢰구간(Confidence Intervals)

## 4.베이지안 추론(Bayesian Inference)

## Correlation(상관관계)

## Covariance(공분산)

## 유의확률(P-value)

## 중심극한정리(Central Limit Theorem)

## T-검정(T-test)

## 카이제곱검정(Chi-square tests)