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2010/02/04 :: SVN 한글 설명서
2007/01/03 :: 우분투 6.10에서 stdio.h를 찾지 못할 때. (2)
2004/11/24 :: 자유도, (2)
2010/02/04 13:45 :: Storage
http://www.pyrasis.com/main/Subversion-HOWTO
아. 어째서 매번 쓸때마다 머리속에서 오락가락하는지, 날 잡아서 언제 한번 다 집어넣어야겠다.
사용한지는 벌서 몇년인데 아직도 개념이 이래서야.
아. 어째서 매번 쓸때마다 머리속에서 오락가락하는지, 날 잡아서 언제 한번 다 집어넣어야겠다.
사용한지는 벌서 몇년인데 아직도 개념이 이래서야.
| 태그 : | svn |
2007/01/03 05:09 :: Storage/Linux
$ gcc -o a 1.c데스크탑으로 설치하면 기본적으로 build-essential이라는 패키기지가 없어서 컴파일이 안되네요.
1.c:1:19: error: stdio.h: No such file or directory
1.c: In function ‘main’:
1.c:4: warning: incompatible implicit declaration of built-in function ‘printf’
$ sudo apt-get install build-essential하시면 되겠습니다.
| 태그 : | build-essential, ubuntu 6.10, 우분투 6.10 |
자유도 [自由度, degree of freedom]
주어진 조건하에서 자유롭게 변화할 수 있는 점수, 변인의 수 또는 한 변인의 범주의 수를 말한다. 기호로는 df라고 표시한다. 어떠한 제한 없이 임의로 세 개의 숫자를 써보라고 한 경우에는 세 개의 숫자를 완전히 마음대로 선택할 수 있으므로 자유도 df=3이다. 통계적 분석의 경우 자유도는 사례수(표본의 수) 및 통계적 제한조건의 수와 관계가 있다. 예를 들어 4명의 학생이 있을 때, 이 4명의 학생들에게 자신이 좋아하는 학생을 1명씩 선택하라고 한 경우 각 학생이 자유롭게 선택할 수 있는 대상은 자신을 제외한 3명이므로 자유도는 N-1=4-1=3이다. 이 경우 4명은 사례수(N)가 되고, 1명을 선택하는 의미에서 1은 선택할 때의 제한조건의 수이다. 제한조건의 수를 k라고 하면 자유도의 일반공식은 df=N(사례수)-k(통계적 제한조건의 수)이다.
공간을 자유로이 운동할 수 있는 n개의 질점계의 자유도는 3n이며, 구속조건이 m개 있으면 독립된 변수의 수, 즉 자유도는 3n－m이 된다. 자유로운 강체(剛體)의 자유도는 6이지만, 직선 모양의 분자를 강체로 하여 다룰 때는 결합방향을 축으로 하는 회전의 자유도는 없는 것으로 해서 자유도를 5로 한다.
-----
n 이 표본 크기일 때, n-1을 표본의 자유도 (df; degree of freedom) 이라 한다.
자유도는 Guinness 양조회사에 고용되어 Student 라는 익명으로 t-분포를 발표한 William Gosset 에 의해 발견되었다. Gosset은 t-distribution의 모양이 sample size에서 1을 뺀 값, 즉 자유도에 따라 변하는 것을 보여주었다.
Gosset 은 작은 sample 의 표본은 정규분포를 따르지 않으므로, 표준편차의 계산에 있어서 error 가 발생하는 것을 발견하고, 이에 대한 correction factor 로서, 자유도 (degree of freedom)을 제시하였다. 우리가 sample 의 분산을 결정하기 위해서는 한 member 의 freedom 의 손실이 발생한다. 남아있는 (n-1) 의 member 들은 자유롭게 변할 수 있는 총 수를 대표하므로, t-distribution 에 있어서, 이를 자유도라 한다.
이것을 다음과 같이 생각해 볼 수도 있다. 만약 우리가 5개의 sample을 가지고 있고, 각각 score 들의 평균은 100임을 알고 있다고 가정해 보자. 우리가 4개의 score만 알아도(예를 들어, 90, 100, 110, 120), 나머지 하나는 80임을 알 수 있다. 이와 같이, n-1(여기서는 5-1=4) 의 값들은 자유롭게 변할 수 있다. 두 개의 sample 에서는 df = (n1-1) + (n2-1) = n1+n2-2 가 된다.
주어진 조건하에서 자유롭게 변화할 수 있는 점수, 변인의 수 또는 한 변인의 범주의 수를 말한다. 기호로는 df라고 표시한다. 어떠한 제한 없이 임의로 세 개의 숫자를 써보라고 한 경우에는 세 개의 숫자를 완전히 마음대로 선택할 수 있으므로 자유도 df=3이다. 통계적 분석의 경우 자유도는 사례수(표본의 수) 및 통계적 제한조건의 수와 관계가 있다. 예를 들어 4명의 학생이 있을 때, 이 4명의 학생들에게 자신이 좋아하는 학생을 1명씩 선택하라고 한 경우 각 학생이 자유롭게 선택할 수 있는 대상은 자신을 제외한 3명이므로 자유도는 N-1=4-1=3이다. 이 경우 4명은 사례수(N)가 되고, 1명을 선택하는 의미에서 1은 선택할 때의 제한조건의 수이다. 제한조건의 수를 k라고 하면 자유도의 일반공식은 df=N(사례수)-k(통계적 제한조건의 수)이다.
공간을 자유로이 운동할 수 있는 n개의 질점계의 자유도는 3n이며, 구속조건이 m개 있으면 독립된 변수의 수, 즉 자유도는 3n－m이 된다. 자유로운 강체(剛體)의 자유도는 6이지만, 직선 모양의 분자를 강체로 하여 다룰 때는 결합방향을 축으로 하는 회전의 자유도는 없는 것으로 해서 자유도를 5로 한다.
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n 이 표본 크기일 때, n-1을 표본의 자유도 (df; degree of freedom) 이라 한다.
자유도는 Guinness 양조회사에 고용되어 Student 라는 익명으로 t-분포를 발표한 William Gosset 에 의해 발견되었다. Gosset은 t-distribution의 모양이 sample size에서 1을 뺀 값, 즉 자유도에 따라 변하는 것을 보여주었다.
Gosset 은 작은 sample 의 표본은 정규분포를 따르지 않으므로, 표준편차의 계산에 있어서 error 가 발생하는 것을 발견하고, 이에 대한 correction factor 로서, 자유도 (degree of freedom)을 제시하였다. 우리가 sample 의 분산을 결정하기 위해서는 한 member 의 freedom 의 손실이 발생한다. 남아있는 (n-1) 의 member 들은 자유롭게 변할 수 있는 총 수를 대표하므로, t-distribution 에 있어서, 이를 자유도라 한다.
이것을 다음과 같이 생각해 볼 수도 있다. 만약 우리가 5개의 sample을 가지고 있고, 각각 score 들의 평균은 100임을 알고 있다고 가정해 보자. 우리가 4개의 score만 알아도(예를 들어, 90, 100, 110, 120), 나머지 하나는 80임을 알 수 있다. 이와 같이, n-1(여기서는 5-1=4) 의 값들은 자유롭게 변할 수 있다. 두 개의 sample 에서는 df = (n1-1) + (n2-1) = n1+n2-2 가 된다.
| 태그 : | degree of freedom, 자유도 |
