주석으로 채워가는 대학원생의 연구 노트

# 행렬의 덧셈과 뺄셈 행렬의 덧셈과 뺄셈은 기본적인 연산으로, 각 위치에 있는 요소(숫자)끼리 더하거나 빼는 연산이다.   그러나 덧셈과 뺄셈을 수행하려면 두 행렬의 크기가 같아야 한다.즉, 행(row)과 열(column)의 개수가 동일한 행렬끼리만 연산이 가능하다.    두 개의 행렬 A와 B가 다음과 같다고 가정하자.  (1) 행렬의 덧셈 (A + B) 두 행렬의 같은 위치에 있는 요소끼리 더하면 된다.   덧셈은 교환법칙이 성립한다. 즉, A + B = B + A 가 성립하며, 행렬의 순서를 바꿔도 결과는 변하지 않는다.  2) 뺄셈 (A - B) 행렬 A와 B의 같은 위치의 요소끼리 빼면 된다.    ⚠️  뺄셈은 교환법칙이 성립하지 않는다! 즉, A - B ≠ B - A 이므로, 행렬의 ..

# 행렬(Marix)란행렬이란 숫자들이 직사각형 형태로 배열된 데이터 집합을 의미한다.쉽게 말해, 여러 개의 숫자를 표처럼 정리한 것이라고 생각하면 된다.  예를 들어, 아래와 같은 숫자들의 집합을 '행렬'이라고 한다.  이 행렬은 가로 방향으로 3개의 행(rows), 세로 방향으로 4개의 열(columns)을 가지고 있다.즉, 행렬의 크기는 "3 × 4"(3행 4열)라고 표현한다.     # 행과 열의 개념 행렬을 이해할 때 가장 중요한 개념은 '행(row)'과 '열(column)'이다. 행(Row): 숫자들이 가로로 나열된 것열(Column):  숫자들이 세로로 나열된 것 위 행렬을 다시 살펴보면,1번째 행은 [2, 4, 7, -2]2번째 행은 [0, 1, -3, 3]3번째 행은 [5, -1, 7, ..

# 유의성 검정을 알아보기 전에 이 포스팅을 이해하려면 이전 포스팅에서 다룬 공간적 자기상관의 개념을 먼저 이해하는 것이 좋다.아직 공간적 자기상관에 대한 내용을 보지 않았다면, 아래 링크를 클릭해 먼저 확인하고 오기를 권한다. https://jjh020729.tistory.com/25 공간적 자기상관(Spatial Autocorrelation)이란 - 공간적 인접성, 공간가중행렬, Moran’s I 지수, Geary’s G# 공간적 자기상관(Spatial Autocorrelation)이란 공간적 자기상관이란 한 지역에서 나타나는 특성이 인접한 지역에서도 비슷한 경향을 보이는지를 설명하는 개념이다. 즉, 공간적으로 가까운 지역일jjh020729.tistory.com # 공간적 자기상관 지수의 유의성 검정..

# 공간적 자기상관(Spatial Autocorrelation)이란 공간적 자기상관이란 한 지역에서 나타나는 특성이 인접한 지역에서도 비슷한 경향을 보이는지를 설명하는 개념이다. 즉, 공간적으로 가까운 지역일수록 비슷한 특성을 보이고, 멀리 떨어진 지역일수록 차이를 보이는 경향이 이다. 예를 들어"가까운 지역끼리 비슷한 특성을 가지는가?" "멀리 떨어진 지역끼리는 다른 특성을 가지는가?" 를 분석하는 개념이다 공간적 자기상관이 높을수록 인접한 지역 간의 특성이 유사하고, 낮을수록 특성이 무작위적으로 분포한다.따라서 공간적 자기상관을 측정하는 것은 공간 분석에서 중요한 과정이다.   # 공간적 자기상관을 측정하기 위한 기준 공간적 자기상관을 수치화하기 위해 다양한 방법이 사용되며, 이를 위해 먼저 공간적..

# 추론 통계란 추론 통계는 전체(모집단)를 직접 조사하지 않고, 일부(표본)를 통해 전체를 추정하거나 판단하는 방법이다. 예를 들어, 우리나라에 사는 모든 사람(모집단)의 키를 조사한다고 가정해 보자 모든 사람의 키를 측정하려면 막대한 시간과 비용이 들어 현실적으로 불가능하다. 대신, 일부 사람들(표본)의 키를 조사하고 그 결과를 이용하여 전체 사람들(모집단)의 평균 키를 추정할 수 있다.# 모수(Parameter)란모수는 모집단의 특성을 나타내는 값이다. 예를 들어, 모집단의 평균 : 모든 사람의 값을 합한 뒤 계산하는 평균 모집단의 분산 : 값들이 평균에서 얼마나 퍼져 있는지를 나타냄 모집단의 비율 : 특정 조건을 만족하는 비율 다시 말해, 모수는 모집단(전체)을 대표하는 숫자이다.하지만 모집..

# 이산 확률  분포(Discrete probability distribution)란 포아송 분포를 이해하기 전에 먼저 이산 확률 분포(Discrete probability distribution)에 대해 알아보자. 이산 확률 분포는 결과가 몇 가지로 정해진 상황에서, 각각의 결과가 나올 확률을 정리한 것을 말한다.예를 들어, 주사위 던지기(1~6)나 동전 던지기(앞면/뒷면)처럼 특정 결과가 나올 수 있는 경우가 이에 해당한다.  주사위를 던졌을 때, 1부터 6까지의 숫자 중 하나가 나올 수 있으며, 각각의 숫자가 나올 확률은 모두 동일하게 1/6이다.이처럼 결과와 해당 확률을 나타내는 것이 바로 이산 확률 분포이다.  # 포아송 분포(Poisson distribution)란포아송 분포는 어떤 사건이 일..