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대기질 예측 방법, 수학적 식 알려줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 대기질 예측을 위한 수학적 모델은 다양한 방법으로 구성될 수 있습니다. 가장 일반적인 방법 중 하나는 확률 및 통계 모델을 사용하는 것입니다. 예를 들어, 시계열 분석을 통해 대기질 데이터의 변화를 예측하는 방법이 있습니다. 이를 위해 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델 또는 Prophet과 같은 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 또한, 머신 러닝 알고리즘인 회귀 분석, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 또는 신경망과 같은 모델을 사용하여 대기질 예측을 수행할 수 있습니다. 이러한 모델은 주어진 대기질 데이터를 기반으로 한 학습 과정을 통해 미래의 대기질을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 수학적 모델링을 통해 대기질 예측을 수행할 때, 데이터의 특성과 예측해야 하는 변수에 맞게 적절한 모델을 선택하고 파라미터를 조정하는 것이 중요합니다.또한, 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해 교차 검증 및 모델 해석 기법을 활용하는 것도 중요합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
개발

“개발자가 수학에 투자하는 시간은 절대 낭비가 아닙니다” C++ 창시자 인터뷰

9분
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이와 관련하여 프로그래머들에게 조언해 주실 수 있나요?비야네: 수학에 투자하는 시간은 절대 낭비가 아닙니다. 수학은 두뇌를 훈련하는 가장 좋은 방법 중 하나이며, 특히 컴퓨팅과 결합하면 프로그래밍적 실수를 금방 파악하는 능력을 기르게 해줍니다. 수학은 우리에게 지나치게
“개발자가 수학에 투자하는 시간은 절대 낭비가 아닙니다” C++ 창시자 인터뷰
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기획

A/B테스트 결과, 큰 숫자가 무조건 의미 있는 건 아니다

3분
숫자를 비교하려면 정의, 실험, 실제 수치, 상황 등 고려해야 하는 전제가 생각보다 많다. 무조건 숫자가 크고, 그래프가 잘 나오는 값을 고를 수는 없다. 이는 상관관계로 인과관계를 해석하려는 것만큼이나 덧없는 일이다. [1] 푸아송 분포. 단위 시간 안에 어
A/B테스트 결과, 큰 숫자가 무조건 의미 있는 건 아니다
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기획

A/B 테스트 제대로 이해하기: ②A/B 테스트를 위한 기초 통계 이해하기

7분
다만 우리는 이 추측이 제법 유효한지, 공정한지, 정확한지 알아가려는 과정이고, 최대한 유효하고 공정하고 정확한 A/B 테스트를 만들기 위해 노력할 뿐이다. 100%가 아니라면, ‘그럼 우리의 추측이 어느 정도로 신뢰할 수 있는가?’라는 질문을 하게 된다. 이
A/B 테스트 제대로 이해하기: ②A/B 테스트를 위한 기초 통계 이해하기
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