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상관 계수는 벡터의 내적이다 

공돌이의 수학정리노트
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글로 정리된 곳 : angeloyeo.github.io/2019/08/2...
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28 окт 2016

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Комментарии : 55   
@DSscipio
@DSscipio 6 лет назад
Wow,,, 놀랍네요.. 이게 이렇게 연결되는구나.. 영어로 다변량 분석 배우고 있는데, 교재에 영어로 이런내용이 있지만 와닿지 않았는데, 역시 모국어로 배우니 감이 확잡히네요. 감사합니다.
@eunsen3332
@eunsen3332 5 лет назад
상관계수에 이런 의미가 있을줄은 생각도 못해봤네요 ㅎㅎ 유익한 설명감사합니다^^
@user-dc6vx4rm4n
@user-dc6vx4rm4n 7 лет назад
선생님 덕분에 매번 잘 배우고 있습니다. 감사합니다 :)
@AngeloYeo
@AngeloYeo 7 лет назад
아직 많이 부족한데도 댓글 감사합니다. 좋은 하루 되세요!
@KwakJS1111
@KwakJS1111 4 года назад
와.. 이거 수리통계 시간에 교수님이 설명하실 때 무슨 말인가 했는데.. 진짜 신기허네요
@MZ-pj4eq
@MZ-pj4eq 3 года назад
감사합니다~!!
@user-xz7tc3wc1l
@user-xz7tc3wc1l 2 года назад
감사합니다. ^^
@user-jv8mp3uv8h
@user-jv8mp3uv8h Год назад
와 덕분에 상관계수 수식이 좀 더 직관적으로 다가오는거같아요! ㅎㅎㅎ 항상 감사드립니다. 유튜브 후원은 수수료가 많다고 해서 그냥 계좌로 드렸어요 ㅋㅋㅋ 약소하지만 커피한잔 하시구 앞으로도 좋은 영상 부탁드립니다!!
@noahan2492
@noahan2492 Год назад
와.. 많이 배워갑니다.
@bm6956
@bm6956 5 лет назад
대학에서도 이렇게 가르쳐 줬으면... 감사합니다!!😀
@user-fz2ir8kc6z
@user-fz2ir8kc6z 4 года назад
공감합니다 ㅠㅠ
@MrNezlee
@MrNezlee 7 лет назад
상관계수를 비슷한 벡터의 방향으로도 해석이 되는군요. 감사합니다
@sang-dankim9562
@sang-dankim9562 5 лет назад
상관계수는 벡터의 내적이기 때문에 스칼라 값 입니다. 비슷한 벡터의 방향이라고 해석하시는 것 자체가 스칼라, 벡터를 구분을 이해하지 못하신게 아닌가요?
@lee-qn7cs
@lee-qn7cs 4 месяца назад
​@@sang-dankim9562내적에서 방향이 비슷할수록(덜벌어져있을수록, 세타가 작을수록) 값이 커지는거니까 상관계수를 내적으로 이해하면 두 자료의 값이 비슷한 방향일수록, 비슷한 경향일수록 상관계수가 커지는걸로 볼 수 있지 않나요?
@user-mineenick88
@user-mineenick88 2 года назад
내가 본 유튭 영상중 가장 학업에 도움되는 영상 ㅋㅋ
@gboyskingq
@gboyskingq 2 года назад
대학교에서 이렇게 배웠으면 좋았을 텐데... 존경합니다.
@user-fz2ir8kc6z
@user-fz2ir8kc6z 4 года назад
선대가 정말 정말 공학 쪽에서는 완전 필수인 학문 같습니다 :)
@user-sp5zp2cs3m
@user-sp5zp2cs3m 2 года назад
벡터b의 변화를 벡터a가 설명해주는 정도라는 의미를 어떻게 도출하신 건지 알 수 있을까요?? 이 부분이 이해가 안됩니다!..
@user-qw6rl6zh7y
@user-qw6rl6zh7y 2 года назад
푸리에급수보다가 여기까지 넘어왔어요~강의 정말 잘봤습니다. 해당내용을 함수의 범위까지 확장하여, 함수의 상관관계도 구할 수 있을까요? 만약 그렇다면..함수 크기의 곱(분모항)은 어떻게 수식으로 나타낼 수 있는지 궁금하네요.
@AngeloYeo
@AngeloYeo 2 года назад
함수간의 상관성은 합성곱과 비슷하게 한 함수를 슬라이딩해서 곱해가면서 더해가는 방식으로 확인합니다. 다만 정규화를 시키지는 않습니다. 자세한 내용은 랜덤신호의 확률적 처리에 관해 공부하면 더 자세히 아실 수 있습니다.
@isaaclee6719
@isaaclee6719 9 месяцев назад
1. 그러니까 이영상에서 상관계수는 벡터의 내적이라는 제목에서 말하려고 하는 것은 2. 상관계수 자체가 벡터의 내적과 같은 의미라기 보다는 3. 벡터의 내적에서 내적 = a벡터좌표 x b벡터좌표 =a벡터크기x cosθ x b벡터의 크기 인데 4. 여기서 cosθ 값이 상관계수다 그 얘기를 하고 있는 것 같다. 15:40 5. 왜냐면 벡터의 내적은 엄연하게 상수값인데 내적 이건 비율이 아니기 때문이다. 6. 상관계수는 -1과 1사이의 값만을 갖는 비율인데 벡터의 내적은 거기에 구속되지 않는 실제 물리량 값으로 이해될수 있기 때문이다. 7. 전력값 역률계산처럼 말이다. P= 전류 Ⅰ x 역률cosθ x 전압 V 인 것처럼 말이다. 8. 난 내적이란 걸 전력값을 보고서야 비로소 이해했다. 보통 내적을 W(일)= F(힘) x S(이동거리)를 가지고 설명하는데 이때는 잘이해가 안됐었다. 9. 하지만 이걸 전력P로 설명했을때 비로소 이해했다. 내가 내적을 이해하게 된 계기를 이렇게 남겨놓는다. 23.09.30.(토)
@olclocr
@olclocr 5 лет назад
벡터a = Xi - Xbar 는 어떻게 생긴 벡터인가요? 이 부분에서 다음으로 안넘어가집니다.
@AngeloYeo
@AngeloYeo 5 лет назад
참고할만한 자료가 있는 곳을 알려드리겠습니다. 이 주소로 들어가셔서 식 (3), (4)를 보시면, 말씀하신 열벡터 두 개를 하나의 행렬에서 구하는 것을 볼 수 있습니다. angeloyeo.github.io/2019/07/27/PCA.html
@user-hp7ut9gp5e
@user-hp7ut9gp5e Год назад
상관계수 정리 1. 상관계수는 두 변수의 기울기를 나타내는 것이 아니다. 2. 두 가지 변수 사이의 인과관계를 설명하는 것도 아니다. 3. 서로를 얼마나 설명하는가에 대해서만 알려준다.
@user-fz2ir8kc6z
@user-fz2ir8kc6z 4 года назад
공돌이 님을 과기부 장관으로 모셔야 합니다 !!!
@khk-xy6pl
@khk-xy6pl 2 года назад
ㄷㄷ
@khk-xy6pl
@khk-xy6pl 2 года назад
형님 혹시 전공이 어떻게 되나용?
@skysign9
@skysign9 5 лет назад
좋은 내용 감사드립니다. 영상 녹화할때, 어떤 타블렛 쓰시는지 궁금합니다.
@AngeloYeo
@AngeloYeo 5 лет назад
안녕하세요. 가오몬 타블렛 1060 pro 모델 사용하고 있습니다~
@skysign9
@skysign9 5 лет назад
@@AngeloYeo 답변 감사합니다. 수학에 궁금한 내용 있을 때 마다, 챙겨서 보고 있습니다. ^^
@seung-kyojin8296
@seung-kyojin8296 5 лет назад
서로가 서로를 설명해준다는게 무슨 의미일까요?
@AngeloYeo
@AngeloYeo 5 лет назад
진승교님 안녕하세요. 제가 표현을 수학적으로 하지 못했네요... 서로 닮았다 정도로 바꿔 생각해볼 수 있지 않을까 생각합니다 ㅎㅎ
@jm-px3mr
@jm-px3mr 3 года назад
핫... 주성분분석보다 흘러 들어왔는데... 질문이 하나 있습니다. 해당 영상의 블로그 글에 '이 말은 다시 말하자면 dataset이 원점으로부터 얼마나 떨어져있는지는 무시하고 서로 퍼진 정도만 보겠다는 의미이다' 라고 적혀 있는데요. 이 문장이 그러한 까닭이 xi와 yi에서 각각 x_bar 와 y_bar를 빼주었기 때문에 원점 근처로 평행이동한 걸로 보면 되는 거지요??
@jm-px3mr
@jm-px3mr 3 года назад
한 가지 더 질문이 있습니다만.. 그러면 결과적으로 벡터의 내적으로 본 상관계수와 cos(theta)가 동일한 값이면 서로 다른 벡터 a->와 b-> 사이의 각도인 theta 의 크기가 상관성을 직접 나타내는 지표라고 보아야 하는 것이죠? 말이 괜히 어려워 보이는데.. 그러니 상관계수가 -1 에서 +1 사이인 까닭은 그저 cos(theta)의 값을 따랐기 때문인 것이지요?
@AngeloYeo
@AngeloYeo 3 года назад
1. xi와 yi에서 각각 x_bar 와 y_bar를 빼주었기 때문에 원점 근처로 평행이동한 걸로 보면 되는 거지요? --> 네 정확합니다. 2. 상관계수가 -1 에서 +1 사이인 까닭은 그저 cos(theta)의 값을 따랐기 때문인 것이지요? --> 이것도 맞습니다 ^^ 혹은 상관 계수는 공분산을 정규화한 것이기 때문이라고 봐도 괜찮습니다 (혹시나 이 말이 어려우시다면 신경쓰지 않으셔도 큰 문제는 없을 것 같습니다).
@jm-px3mr
@jm-px3mr 3 года назад
@@AngeloYeo 앗 빠른 답변 감사드립니다. 제가 상관계수가 공분산을 각 변수의 표준편차의 곱으로 나누어주는 것까지는 알고 있는데요. 그런데 '공분산을 정규화'한 것과 제 두 번째 질문이 혹시 어떤 관계가 있을까요??
@AngeloYeo
@AngeloYeo 3 года назад
네 그저 공분산의 크기를 -1에서 1까지로 만들어주기 위해서 말씀하신대로 표준편차로 나눈 것이라고 생각하면 될 것 같습니다~
@jm-px3mr
@jm-px3mr 3 года назад
@@AngeloYeo 아 상관계수가 공분산을 표준화한 것이니까요. 공분산의 범위가 음~양 무한대인 줄 인지하지 못했네요. 감사합니다! 정말 늘 도움 필요할 때 많이 배우고 갑니다!
@user-uj5dd7yp2z
@user-uj5dd7yp2z 2 года назад
분산 자체가 통계에서 스칼라값으로 표시되어 있어서 몰랐는데 사실 벡터로 표현할 수 있었죠
@AngeloYeo
@AngeloYeo 2 года назад
네 맞습니다 공분산까지 포함해서 행렬로 분산을 표현하게됩니다
@lee-qn7cs
@lee-qn7cs 4 месяца назад
소오름
@haj1126
@haj1126 2 года назад
같은 플레이리스트에 있지만 목소리가 유난히 젊게 들리는건 제 착각입니다.
@AngeloYeo
@AngeloYeo 2 года назад
껄껄... 시기 차이가 많이 나겠네요 🤣🤣🤣 20대였겠습니다 아마도
@user-tk2ot1ce7k
@user-tk2ot1ce7k 5 лет назад
하 시바.. 대학에서 이렇게 배웠어야 하는데..
@user-fz2ir8kc6z
@user-fz2ir8kc6z 4 года назад
공감ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@-_-_-7
@-_-_-7 5 лет назад
궁금한게 있는데 두 변수사이의 상관계수를 공분산이라하는데 결국 공분산도 벡터 내적이라는 의미인가요?
@user-wt7td9kh4c
@user-wt7td9kh4c 5 лет назад
상관계수(correlation coefficient)와 공분산(covariance)는 다른 값?입니다. 공분산 Cov(X,Y)= E [(X-E [X])(Y-E [Y])]이고 상관계수 sigma_xy=Cov (X,Y)/sq_root (Var [X]*Var [Y]) 그러니간 공분산은 벡터의 내적값이겠네요. 아는 내용을 적어봤어요.
@hyesung1698
@hyesung1698 4 года назад
결국 같은 말같습니다. 표준화된 벡터를 사용해줌으로써 공분산의 범위를 -1과 1사이로 스케일링해주는 것 뿐이지 둘이 의미하는 바는 같지 않을까요?
@AngeloYeo
@AngeloYeo 4 года назад
동의합니다. 조금 더 보충하자면 공분산과 상관계수 둘 다 내적과 관련되어 있습니다. 다만 공분산은 내적 후 샘플 수로 나눠줘서 정규화해주고 상관계수는 두 벡터를 내적 후 벡터의.크기로 나눠서 정규화해서 코사인 세타 값을 얻게 되는 차이가 있다고 할 수 있겠습니다.
@nax2kim2
@nax2kim2 3 года назад
16:00, 16:10, 15:45, 16:37
@RichardESon-th3zb
@RichardESon-th3zb 3 года назад
대학다시다니고싶다
@AngeloYeo
@AngeloYeo 3 года назад
저두 이런 수학의 재미를 먼저 알았다면 전공 선택도 달라졌을 수도 있고... 수업들도 더 재밌었을 것 같아요 ㅎㅎ
@RichardESon-th3zb
@RichardESon-th3zb 3 года назад
@@AngeloYeo 수업들도 재미있고, 그 시점에 바라볼수있고 이해할 수 있는 폭이 엄청 넓어졌을 테니까요.. 저도 공돌이지만 얕은 수로 여태까지 살아왔고 반대로 님께서 통찰력을 가지고 설명해주시니 반갑고 고마울 따름입니다
@AngeloYeo
@AngeloYeo 3 года назад
저도 공감합니다 ㅎㅎ 보는 눈이 많이 달라졌을 것 같습니다
@lee-qn7cs
@lee-qn7cs 4 месяца назад
수학과인데 공돌이님 유튜브보고 공부합니다
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