[STATISTICS] 선형대수학, 벡터 통계

1. 선형대수학

1) 벡터
- 숫자의 나열
- 숫자의 묶음
예) x = (1, 2, 3), y = (4, 3, 1)
  
2) 벡터의 연산

x + y = (5, 5, 4)
3 * x = (3, 6, 9)
  
3) 벡터의 특징
- 원소값, 방향(상대적인 위치)

4) 벡터의 차원
- 원소의 개수
  
5) 벡터의 크기(원점과의 거리)
- 벡터의 모든 원소를 제곱하고 다 더한 뒤, 루트를 씌워준 값
  

2. 통계

1) 기술통계량(descriptive statistics)
- 데이터에서 측정할 수 있는 요약된 수치값들
- 평균 : 데이터의 값을 더한 다음, 개수로 나눈 값
- 분산 : 데이터의 퍼진 정도. 각 데이터에서 평균을 뺀 값을 제곱해서 다 더한 뒤 데이터 개수로 나눈 값.
- 표준분산 : 분산의 양의 제곱근
- 중앙값 : 오름차순으로 정렬을 했을 때, 한 가운데에 있는 값. 예) 1 2 3 4 6 12 ---> 3.5
- 최빈값 : 데이터 중에서 가장 많이 등장한 횟수
- 사분위수 : 오름차순으로 정렬해서 4등분한 지점. 25% / 50% / 75%