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확률과 통계로 보는 당뇨병 환자의 합병증 발생 확률 문제 만들어주고 그래프 그려줄 수 있어?
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 당뇨병 환자의 합병증 발생 확률 문제를 해결하는 것은 확률과 통계를 이용한 중요한 과제입니다. 먼저, 당뇨병 환자의 합병증 발생 확률을 예측하기 위해 적절한 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 이를 통해 당뇨병과 합병증 간의 상관관계를 파악하고 통계적으로 유의미한 결과를 도출할 수 있습니다. 이후, 해당 데이터를 활용하여 확률 모형을 구축하고 합병증 발생 확률을 예측할 수 있습니다. 이때 베이지안 통계를 활용하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 베이지안 통계는 어떤 데이터가 주어졌을 때 특정 가설의 참 여부를 확률적으로 계산하는 방법으로, 확률과 통계의 복잡한 문제를 해결하는 데 유용합니다. 마지막으로, 합병증 발생 확률을 시각적으로 표현하기 위해 그래프를 그릴 수 있습니다. 이를 통해 당뇨병 환자들의 합병증 발생 확률을 직관적으로 이해할 수 있고, 이를 토대로 예방 및 치료에 도움이 될 수 있습니다. 이러한 접근을 통해 당뇨병 환자의 건강을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
기획

AB 테스트 인사이트의 새로운 차원, 베이지안 통계적 가설 검정

14분
빈도주의 통계는 유의미 혹은 무의미, 양자택일의 명료한 결과만을 돌려주지만, 베이지안 통계는 비즈니스에 있어서 훨씬 도움이 되는 인사이트를 만들어 줍니다. 구글 옵티마이즈[5], VWO[6], 그리고 이전에 소개했던 Growth Book과 같은 AB 테스트 플랫폼이 베
AB 테스트 인사이트의 새로운 차원, 베이지안 통계적 가설 검정
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디자인

데이터 시각화가 인류를 위기에서 구한 세 가지 역사적 사건

9분
이러한 연구를 통해 나이팅게일은 기존에 사용되던 파이 차트를 발전시켜 ‘나이팅게일 로즈 차트’, ‘Coxcomb 차트’, ‘Polar Area Diagram’이라 불리는 새로운 시각화를 고안해 냈습니다. 나이팅게일 장미 다이어그램은 파이 차트와 비슷하지만 더
데이터 시각화가 인류를 위기에서 구한 세 가지 역사적 사건
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기획

좋은 PM은 '허세 지표/메트릭'을 사용하지 않습니다.

12분
위에서 이야기한 허세지표의 전형적인 누적숫자 메트릭을 순식간에 좋은 지표, 실행가능한 메트릭으로 간단히 변환시켜주는 마법과 같은 기술입니다.  '코호트 분석 Cohort Analysis' 라는 방법인데, 통계적으로 동일한 특색이나 행동양식을 보여주는 사용자를 집단으로
좋은 PM은 '허세 지표/메트릭'을 사용하지 않습니다.
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