분류 전체보기 (39) 썸네일형 리스트형 Likelihood Ratio (LR) 통계학자이자 유전학자인 Ronald Aylmer Fisher (UK, 1890-1962)에의해 제안된 실험가설의 평가 척도로써 어떠한 Data가 주어졌을 때, 가설(H)가 참이라는 가정하에서, Data가 발생할 정도를 나타낸다. LR_H = (data/H) / (data/Ho), (data/H: data가 H 상황에서 출현한 확률) Odds Ratio (OR) 관측된 데이터와 세워놓은 가설(H)사이의 연관된 정도를 정량적으로 나타내는 통계학적 계산방법으로 정의되며, 관측 Data가 세워놓은 가설(H)에서 발생할 확률과 Data가 귀무가설(Ho)에서 발생할 확률의 비율로 계산됨. Odds Ratio가 1 일 경우에는, '관측 데이터와 가설(H)이 독립적임'과 필요충분조건의 관계를 가짐. Statistics vs Statistic Statistics (통계학): 무작위적인(Random) 상황 속에서 얻어지는 데이터를 수집 및 요약하여 분석에 이르는 자연과학 학문의 한 분야. Statistic (통계량): 수집된 데이터집단 속 일부분에 해당하는 데이터 객체. SCI/SCIE 그것이 알고싶다. 연구직에 종사하면서 논문을 한번쯤 써본 사람이라면 SCI/SCIE라는 단어를 접한 경험이 있을 것입니다^^. 과연, 이 둘의 정의는 무엇이며, 그 차이는 어떻게 구별할 수 있을까요? 지금부터 알아보도록 하겠습니다. 우선, 각 단어의 정의부터 확인해보도록 하죠. SCI는 Science Citation Index의 약자로서 Thomson Reuters에서 관리하는 과학분야 학술지 데이터베이스입니다. 특정한 Journal이 SCI로 등재되기 위해서는 Thomson사의 엄격한 심사(?)을 통과해야하는데요, 이에 관한 명확한 기준은 공표되어있지 않은 것으로 알고 있습니다. SCIE는 Science Citation Index Expanded의 약자로 SCI보다 더 넓은 범주의 연구주제를 다루고 있습니다. (SCI로.. 컴퓨터 보조 진단 (CADx)이란? 대부분의 환자는 자신의 몸에 통증을 느끼거나 활동성의 저하를 인지하는 순간 병원을 찾게 된다. 일상속에서 흔히 관찰되는 질환들은 조직검사(Biopsy) 혹은 영상장비(X-ray, CT or MRI)를 통한 촬영없이 진단이 가능하며, 이러한 진단은 의사선생님들의 축적된 경험과 지식을 통해 이루어진다. 하지만, 우리가 살면서 한번씩 듣게 되는 암(Cancer)이라는 악성 종양은 영상장비촬영 및 조직검사를 통해 정밀한 진단을 거치지 않는다면, 그 존재를 확신할 수 없을 뿐더러 치료 또한 어려워진다. 따라서, 중증질환의 발병이전 정기검진(Screening)과 발병이후 진단(Diagnosis)에서 영상장비촬영 및 조직검사가 필연적으로 뒤따르게되고, 이에대한 시간과 금전적 비용(Cost)를 최소화하기 위해 컴퓨터 .. 모집단과 표본집단이란? 우리는 통계학(Statistics)를 배우게 되면, 데이터를 수집하게되고, 수집된 데이터로부터 의미를 추론하는 과정을 거치게된다. 하지만, 현실적인 제약요건들(Labor Cost: Time & Money)에 의해서 수집되는 데이터는 현실세계에 나타나는 모든 상황(모집단)을 반영하기가 힘들고, 원하든 원하지않든 선택적인 상황들을 반영하는 데이터(표본집단)를 통해 모집단의 상황을 추정하게된다. 즉, 표본집단은 모집단의 데이터 분포를 추정하기 위해 sampling된 모집단의 부분집단이다. P-value란 무엇인가? 정성적 분석의 상황에서는 연구자가 세워 놓은 가설(H)이 성립될 확률이 존재하고, 이와는 반대되는 귀무가설(Ho)이 성립될 확률이 존재할 수 있다. 이 때, 귀무가설(null-hypothesis)이 성립될 확률을 p-value라고 정의한다. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
