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[while 반복문] 군 수열

🔍 문제 - 반복문을 통해 군 수열을 만들고, n 번째 항의 값을 출력 🖥 실행 inputN = int(input('n항 입력: ')) flag = True n =1; nCnt = 1; searchN = 0 while flag: for i in range(1,n+1): if i == n: #끝에 ','의 유무 print('{} '.format(i), end='') else: print('{}, '.format(i), end='') nCnt += 1 if nCnt > inputN: searchN = i flag = False break print() n +=1 print('{}항: {}'.format(inputN,searchN)) 📝 결과물 n항 입력: 15 1 1, 2 1, 2, 3 1, 2, 3, 4 ..

[while 반복문] 계차수열

🔍 문제 계차 수열을 반복문을 통해 구현 🖥 실행 inputAN1 = int(input('a1:')) inputN = int(input('n번째:')) inputBN1 = int(input('b1:')) inputBD = int(input('Bd:')) valueAn = 0 valueBn = 0 n = 1 while n

[while 반복문] 피보나치 수열

🔍 문제 피보나치 수열을 반복문을 통해 구현 🖥 실행 inputN = int(input('n 입력: ')) valueN = 0 sumN = 0 valueN1 = 0 valueN2 = 0 n= 1 while n

[기초수학] 수열

🔍 수열이란? - 규칙성을 가지고 나열되어 있는 수들 1. 등차 수열 - 연속된 두 항의 차이가 일정한 수열 $a_n = a_1 + (n-1)d$ $S_n = \frac {n(a_1+a_n)}{2}$ 2. 등비 수열 - 연속된 두 항의 비가 일정한 수열 $a_n = a_1 * r^{(n-1)}$ $S_n = a_1*\frac {1-r^n}{1-r}$ [함수] 등차수열, 등비수열 계산기 🔍 문제 함수를 이용하여 등차수열, 등비수열 계산기 만들기 🗝 사용함수 등차수열 공식, 등비수열 공식 🖥 실행 (등차수열) def arithSq(a, d, n): an = 0; sum = 0 for i in range(1,n+1): if i == 1: an = a.. designingdata.tistory.com 3. 계차..

[통계] 시계열 분석

⏱​시계열 분석(time series analysis) - 시계열(시간의 흐름에 따라 기록된 것) 자료(data)를 분석하고 여러 변수들간의 인과관계를 분석 1. 시계열 데이터 - 시계열 데이터는 시간을 기준으로 관측된 데이터 - 보통 일 → 주 → 월 → 분기 → 년 또는 Hour 등 시간의 경과에 따라 관측 ex) GDP, 주가, 거래액, 매출액, 승인금액 등을 시간에 흐름에 따라 정의한 데이터 1) 연속시계열 - 자료가 연속적으로 생성 - 대부분의 데이터 형태가 연속형이나 이산형 정의하여 분석 2) 이산형 시계열 - 일정 시차(간격)를 두고 관측되는 형태의 데이터 - 대부분 이산형 데이터를 분석 2. 시계열 데이터의 목적 - 예측 : 금융시장 예측, 수요 예측등 미래의 특정 시점에 대한 관심의 대상..

[통계] 분산 분석

🎯 분산분석(analysis of variance : ANOVA) - 셋 이상의 모집단의 평균 차이를 검정 cf. t-test : 두개의 모집단의 평균 차이를 검정 1. 실험계획법(experimental design) - 모집단의 특성에 대하여 추론하기 위해, 특별한 목적성을 가지고 데이터를 수집하기 위한 실험 설계 - 반응변수 : 관심의 대상이 되는 변수 - 요인/인자(Factor) : 실험 환경 또는 조건을 구분하는 변수로 실험에 영향을 주는 변수 - 인자수준 : 인자가 취하는 개별 값(처리:treatment) 2. 왜 분산분석일가? - 모집단의 평균들을 비교하기 위하여 특성값의 분산 또는 변동을 분석하는 방법 - 실험을 통해 얻은 편차의 제곱합을 통해 평균의 차이를 검정 3. 분산분석의 기본 가정..

[통계] 다중 회귀분석

🎯다중 회귀 분석(multiple regression analysis) - 2개 이상의 독립변수로 종속 변수를 예측하는 회귀 모형을 만드는 방법 1. 변수 선택법 1) 전진선택법(forward selection) - 독립변수를 1개부터 시작하여 가장 유의한 변수들부터 하나씩 추가하면서 모형의 유의성을 판단 2) 후진 제거법(backward selection) - 모든 독립변수를 넣고 모형을 생성한 후, 하나씩 제거하면서 판단 3) 단계접 방법(stepwise selection) - 위의 두가지 방법을 모두 사용하여 변수를 넣고 빼면서 판단 2. 더미 변수(Dummy variable) - 값이 ‘0‘ 또는 ‘1’로 이루어진 변수 - 범주형 변수를 사용하기 위해서는 더미변수가 필요함 ex) 사는 지역을 ‘1..

[통계] 단순 회귀분석

📍회귀 분석 1. 회귀 분석(regression analysis) - 변수들간의 함수적 관계를 선형으로 추론하는 통계적 분석 방법 - 독립변수를 통해 종속변수를 예측 - 비선형인 함수적 관계일 경우, 비선형회귀(nonlinear regression)를 사용 ex) 마케팅 비용에 따른 매출액을 예측 2. 종속 변수(dependent variable) - 예측을 하고자 하는 변수, 다른 변수의 영향을 받는 변수로 반응변수라고도 표현 ex) 매출액, 수율, 불량율 등 3. 독립 변수(independent variable) - 예측 하는 값을 설명해주는 변수, 종속변수에 영향을 주는 변수로 설명변수라고도 표현 🎯단순 회귀 분석(simple regression analysis) - 하나의 독립변수로 종속변수를 예..