개강한 공대생 개강한 공대생

Empirical Rule (경험적 규칙)은 데이터가 정규분포를 따를 때 매우 유용하게 사용된다.이 규칙은 데이터가 평균 주변에서 어떻게 분포하는지를 아주 잘 설명해준다. 이 규칙에는 다음과 같은 수치들이 나온다.68.26%, 95.44%, 99.72%각 ±1 ±2 ±3 표준편차 범위 내에 들어있는 데이터의 양을 말한다. 이 경험적 규칙은 특히 데이터의 이상치를 식별하거나, 데이터가 얼마나 집중되어 있는지를 빠르게 파악할 때 매우 유용하다. 그럼 경험적 규칙과 체르셰프의 정리와의 차이는 뭘까? 경험적 규칙은 정규분포에서만 적용된다. 정규분포가 "종 모양"으로 대칭적인 형태이기 때문에, 이 비율이 항상 일정하게 적용된다. 체르셰프는 모든 분포에 적용된다. 정규분포일 필요가 없다는 게 큰 차이점이다.하지만 ..

체비셰프의 정리는 데이터가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 알려주는 거다.특히, z 표준편차만큼 떨어진 범위 안에 최소한 몇 퍼센트의 데이터가 들어오는지 보장해준다. 더 쉽게 풀어보면데이터의 최소 (1 - 1/z²) 비율이 평균으로부터 z 표준편차 이내에 포함된다.z는 1보다 큰 값이다. 예를 들어, z가 2일 때는 즉, 최소한 75%의 데이터가 평균에서 2개의 표준편차 안에 포함된다는 거다.중요한 건 이 공식을 통해 데이터가 평균에 얼마나 가까이 몰려 있는지를 대략적으로 알 수 있다는 거다. 응용을 해보자평균 점수는 70점이고, 표준편차는 5점, 내가 구해야 할 건, 60점에서 80점 사이에 몇 명의 학생이 있는지다.60점에서 80점에 대한 z-score를 각각 계산해야 한다.60점의 z-score 계..

다음은 좌우 이동 애니메이션 예제다artist {     width: 100px;     height: 100px;     background: red;     position: relative;     animation: mymove 5s infinite; } @keyframes mymove {     from {left: 0px;}     to {left: 400px;} }  mymove라는 애니메이션을 5초 사이클의 애니메이션이 무한정 반복되는 코드다.mymove는 5초 동안 왼쪽 0px에서 오른쪽 400px까지 이동하고, 애니메이션이 끝나면 다시 0px로 순간 이동한 후에 다시 시작한다.그래서 애니메이션이 끝날 때마다 순간적으로 제자리로 돌아가고, 그걸 무한히 반복한다. 만약 이런 순간 이동이 어..

text-shadow: 2px 2px 5px red;다음과 같은 text-shadow 코드가 있다고 해보자 첫번째 2px은 그림자의 X축 오프셋이다. 텍스트를 기준으로 가로 방향으로 그림자가 얼마나 이동할지를 결정한다.양수면 오른쪽으로, 음수면 왼쪽으로 그림자가 이동한다. 두번째 2px은 그림자의 Y축 오프셋이다. 양수면 아래로, 음수면 위로 그림자가 이동한다. 세번째 5px은 그림자의 블러 반경이다. 이 값이 클수록 그림자가 흐릿해진다. 네번째값인 red는 그림자의 색상이다.

Hover over the box!  다음 코드는 div에 마우스를 올리면 너비와 높이가 2초간 서서히 200px로 커지는 코드다.  Hover to rotate!  이 코드는 div에 마우스를 올리면 2초간45도 정도의 각도를 돌리는 transform 효과가 작동된다.  Hover to skew!  이 코드는 마찬가지로 div에 마우스를 올리면 2초 동안 20도 정도 x축 방향으로 비틀어지는 transform 효과를 준다.

Z-Score는 표준화된 값이라고 불린다. 특정 값이 평균에서 몇 개의 표준편차만큼 떨어져 있는지를 나타낸다. Z-Score는 각 데이터 값(x₁)이 평균(𝑥̄)에서 얼마나 떨어져 있는지를 표준편차(s)로 나눈 값이다.즉 ( x₁ - 𝑥̄ ) / s 다. Z-Score의 특징으로는1. 단위가 없다. 그냥 상대적인 위치를 나타내는 값이다.2. 평균은 0, 분산은 1이다. 3. 데이터 값들이 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 비교할 수 있는 거다. 즉, 값들의 상대적 위치를 측정한다. 만약 데이터 값이 평균보다 작으면, z-score는 음수가 된다. 즉, 그 값이 평균 아래에 있다는 거다.평균보다 크면 그 반대다.약 데이터 값이 평균과 같다면, z-score는 0이 된다.  만약 z-score가 2라면, ..

Skewness(왜도)는 데이터 분포가 어느 한쪽으로 기울어져 있는지를 나타내는 값이다.만약 데이터가 한쪽으로 쏠려 있으면 skewness 값이 0이 아닌 값을 갖게 된다.  이 그래프는 왼쪽으로 적당히 치우친 분포를 나타내고 있다.스큐니스 값이 -0.31이니까, 왜도가 음수인 거다.음수 왜도는 분포가 왼쪽으로 치우쳤다는 의미다.쉽게 말하면, 좌측에 이상치(극단값) 뜻이다.이렇게 왼쪽으로 치우친 분포에서는 평균이 중앙값보다 작을 가능성이 높다.왜냐면 작은 값들이 왼쪽에 몰려 있어서 평균이 그쪽으로 끌려가기 때문이다. 오른쪽으로 치우친 분포는 이와 반대다.

WAE의 문법을 Scala의 case class를 사용해 정의할 수 있다. trait Expr case class Num(n: Int) extends Expr case class Add(lhs: Expr, rhs: Expr) extends Expr case class Sub(lhs: Expr, rhs: Expr) extends Expr case class With(name: Symbol, nameExp: Expr, body: Expr) extends Expr case class Id(name: Symbol) extends Expr  각 클래스를 설명하자면,Num(n: Int): 숫자를 나타내는 클래스로  Num(5)는 숫자 5를 의미한다.Add(lhs: Expr, rhs: Expr): 덧셈을 나타내는 클..