2023. 03. 23 세미나

3D 회전, 표준편차, git release 등의 세미나를 회사에서 들은 날이다.

3D 회전 같은 경우는 내가 너무 수알못이라서 그런지 기본적인 부호부터 모르는 부호에다가 행렬을 써서 돌리는 이유 등 너무 어려운지라 멘탈 나감..

그 뒤에 것들은 이해가 좀 되서 여기에 기록해 놓으려고 한다.

편차, 변량, 산포도, 표준편차

편차

변량 - 평균

변량

각각의 값

산포도

데이터가 얼마나 그리고 어떻게 퍼져있나를 나타내는 통계학 용어.

편차, 분산, 표준편차를 포괄적으로 표현한 것.

평균을 기준으로 얼마나 편차가 나는지를 표현하는 것

분산

표준편차

3시그마 규칙

통계학에서 68-95-99.7 규칙은 정규 분포를 나타내는 규칙으로, 경험적인 규칙(empirical rule)이라고도 한다.
3시그마 규칙(three-sigma rule)이라고도 하는데 이 때는 평균에서 양쪽으로 3표준편차의 범위에 거의 모든 값들(99.7%)이 들어간다는 것을 나타낸다.

약 68%의 값들이 평균에서 양쪽으로 1 표준편차 범위(μ±σ)에 존재한다.
약 95%의 값들이 평균에서 양쪽으로 2 표준편차 범위(μ±2σ)에 존재한다.
거의 모든 값들(실제로는 99.7%)이 평균에서 양쪽으로 3표준편차 범위(μ±3σ)에 존재한다.

연한 하늘색은 평균에서 1표준편차 이내이다.
이는 정규 분포에서 전체 중 68.27%를 차지한다.
2표준편차 범위(중간색과 어두운색)는 95.45%를 차지한다.
3표준편차 범위(밝은색, 중간색, 어두운색)는 99.73%를 차지한다.