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1. 탐색적 데이터 분석, 실험 계획법 이란 무엇인가 ?
1) 철학 :
- 그래픽을 기반으로 특성치를 찾아내고자 함
- 데이터 자체를 모델화 하고 모델에 따라 최적치를 찾아내고자 함
2) 접근 방법
- 데이터 집합에 대한 통찰력의 최대화
- 데이터의 기본 구조를 확인
- 중요한 변수를 추출
- 특이하고 이상 현상을 감지
- 가정을 기본으로 하고 Test 를 수행
- 최적의 요소를 결정
3) 실험 계획법
- 실험 하고자 하는 공정에 대한 실험으로부터 유용한 데이터를 얻기 위하여 실험에 영향을 미치는
요인을 선택하고 어떤 조건으로 실험할 것 인가 에 대하여 실험 계획을 수행하고 그 실험으로 부터
얻어진 데이터 중에서 실험오차와 유효한 인자를 구분하고 그 영향을 파악하여 최적화 하는 방법
4) 데이터 분석 방법별 차이점
고전적방식 |
문제 → 데이터 → 모델 → 분석 → 결론 |
탐색적방식 |
문제 → 데이터 → 분석 → 모델 → 결론 |
베이지안방식 |
문제 → 데이터 → 모델 → 사전분포 → 분석 → 결론 |
5) 탐색적 데이터 분석 및 실험 계획의 목표
- 비용대비 좋은 질 제공
- 특이한 내용 제공
- 결론에 대한 견고함의 정도
- 매개 변수의 추정
- 추정에 대한 불확실성
- 중요한 요인의 순서 또는 비율
- 결론이 통계적으로 유의한지 제공
- 최적의 설정
6) 그래픽의 역할
- 정량적 측면 : 가설검증, 분산분석, 점추정과 신뢰구간, 최소 제곱회귀
- 그래픽 측면 : 산포도, 히스토그램, 확률도, 잔차그림, 상자의 플롯, 블록 플롯
- 역할 : 테스트 가정, 모델선정, 모델 검증, 추정 선택, 관계식별, 요인효과 판정, 특이 검출
2. 탐색적 데이터 분석을 위한 가정
1) 측정 프로세스에서의 가정
- Random drawing : 임의적 발생
- From a fixed distribution : 분포에 따라서
- with the distribution having fixed loaction : 정의된 위치에서
- with the distribution having fixed variation : 고정된 분산을 따라야 한다.
2) 단변량 응답 변수일 경우 일반 모델
- Response = Deterministic component + Random component
응답 = 결정적요소 + 임의적요소
이를 일반적인 모델로 표현
- Resonse = Constant + Error
응답 = 상수 + 오류
- with the distrivution hanving fixed location 에서 "fixed location" 이란 알 수 없는 상수
3) 단변량 모델을 위한 가정
- the data are uncorrelated with one another
데이터간에 상관관계가 없어야 한다.
- the random component has a fixed distribution
임의적 요소는 고정된 분포를 따라야 한다.
- the deterministic component consists of only a constant
결정적요소는 하나의 상수이어야 한다.
- the random component has fixed variation
임의의 구성 요소는 분산이 고정 되어야 한다.
4) 잔차는 단변량 모델의 가정을 따른다.
- ramdom drawings : 임의적 발생 ( 랜덤성 )
- from a fixed distribution : 고정된 분포를 따라야 함
- with fixed location : 고정된 위치
- widh fixed variation : 고정된 분산
5) 잔차의 모델이 가정을 따르는지 검증 방법
- R2 를 활용하여 검증
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