#통계
3편
- 표본 오차 — 몇 개를 재야 믿을 수 있나벤치마크 점수, A/B 테스트, 사용자 평가가 전부 같은 산수 위에 있다. 비율의 오차는 1/√n이라 정밀도를 2배로 하려면 표본이 4배 필요하고(실측 2.00배씩 줄었다), 똑같은 두 대상을 20번 비교하면 66.2%의 확률로 '우연한 유의미'가 나온다
- CS229 수학 리프레셔를 다시 쓴다 — 왜 n=30 이고 왜 n-1 인가확률·통계와 선형대수·미적분에서 머신러닝이 실제로 쓰는 것만. 경험칙의 근거를 숫자로 확인했다
- 통계의 지도 — 기술통계와 추론통계, 척도, 그리고 자유도왜 표본분산은 n 이 아니라 n-1 로 나누는가