통계학2 마르코프의 법칙: 확률적 미래 예측의 핵심 원리 마르코프의 법칙(Markov's Law)은 현재 상태만으로 미래 상태를 예측할 수 있는 확률 모델을 설명하는 개념입니다. 이 법칙은 마르코프 연쇄(Markov Chain)라는 수학적 모델의 기반이 되며, 통계학, 경제학, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 📊 마르코프의 법칙이란?마르코프의 법칙은 러시아 수학자 안드레이 마르코프(Andrey Markov)가 제안한 확률 이론으로, 미래 상태가 오직 현재 상태에만 의존하고 과거 상태는 영향을 미치지 않는다는 원리를 설명합니다. 이를 마르코프 성질이라고 부르며, 이 개념은 "기억 없는 과정"으로도 알려져 있습니다. 🔍 마르코프의 법칙 적용 사례 자연어 처리(NLP): 텍스트 생성, 언어 모델링에서 다음 단어의 선택이 이전 단어에만 의존하도록 설.. 2025. 2. 1. 덩컨의 법칙: 다중 비교에서의 통계적 검정 방법 덩컨의 법칙: 다중 비교에서의 통계적 검정 방법덩컨의 법칙(Duncan's Law)은 통계학에서 다중 비교를 수행할 때 사용되는 방법 중 하나로, 덩컨의 다중범위검정(Duncan's Multiple Range Test, DMRT)으로도 알려져 있습니다. 이 방법은 여러 그룹의 평균을 비교하여 어떤 그룹 간에 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 📌 덩컨의 다중범위검정이란?통계 분석에서 실험이나 연구를 진행할 때, 여러 처리나 그룹의 평균을 비교하는 상황이 자주 발생합니다. 이러한 경우, 단순히 두 그룹을 비교하는 t-검정으로는 충분하지 않을 수 있으며, 다중 비교를 위한 방법이 필요합니다. 덩컨의 다중범위검정은 이러한 다중 비교 문제를 해결하기 위해 개발된 방법으로, 각 그룹의 평균 간 차이.. 2025. 1. 31. 이전 1 다음 반응형