Gae Ko's Blog

MSE(mean square error)란?오차(잔차)의 제곱에 대한 평균을 취한 값으로 통계적 추정의 정확성에 대한 질적인 척도로 많이 사용됨- 실제값(관측값)과 추정값과의 차이. 즉 잔차가 얼마인가를 알려주는데 많이 사용되는 척도 (MSE가 작을수록 추정의 정확성이 높아짐)- 점추정에 있어 정확한 선택기준의 중요한 측도(measure)중 하나모수에 대한 좋은 추정량을 찾는데에 있어서 MSE가 가장 작은 것을 찾는게 목표인데, 모든 추정량을 놓고 그들의 MSE를 비교하자니 너무 많아서 추정량들 중에서 편의가 없는 추정량들만을 대상으로 비교하고자 한다. 즉, 불편추정량 중에서 분산이 작은 MSE인 추정량을 찾자.→ 이러한 추정량을 최소분산불편추정량(MVUE: minimum variance unbiased..

1. 생성자생성자는 클래스 안에 선언되어서 객체가 생성될 떄 필드에 초기값을 제공하고 필요한 초기화 절차 진행 생성자의 이름 앞에는 public 수식어가 반드시 필요생성자의 이름은 클래스의 이름과 같아야 하며 반환값이 없음2. 디폴트 생성자 생성자를 하나도 만들지 않은 경우 컴파일러는 자동으로 디폴트 생성자를 만듬생성자를 디폴트로 안하고 지정한 경우에는 자동으로 디폴트생성자가 컴파일러에 자동으로 추가 3. 정적변수 하나의 클래스에서 생성된 객체들이 공통으로 가지는 하나의 필드 ex. 객체들마다 클래스의 필드가 생성되는데 저장공간이 낭비되므로 상수를 정적변수로 선언하여 저장공간을 절약한다. 4. 정적메소드 객체를 생성할 필요옶이 클래스 이름을 통해 호출한다.

순차제곱합(type 1)은 이전에 포함된 항에 하나의 새로운 행이 추가된 모형에서의 제곱합으로, 이 값은 모형 차수에 따라 달라진다.(sas 또는 minitab에서 모형에 요인 또는 예측변수를 입력한 순서에 따라 달라짐)예를 들어 x1,x2,x3 요인 또는 예측 변수가 세 개인 모형의 경우, x1의 순차제곱합은 x1만 들어간 상태에서의 설명되는 분산의 정도가 나오고,x2는 이전에 포함된 항 즉, x1만 있던 상태에서 x2에 의해 설명되는 분산의 정도를 나타낸다. 그리고 x3은 x1과 x2가 있던 상태에서 x3이 추가되었을 경우에 x3이 설명되는 분산의 정도를 나타낸다. 수정제곱합(type 3)은 다른항 모두가 모형에 이미 포함되어있을 때 각 특정 항을 추가함으로써 결정되는 추가적인 제곱합으로 이 값은 모..