💖 Hongsi's Study498

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  [보도자료] 부천 대장-홍대 민자철도사업 첫 발 떼다 협상대상자로 현대건설 컨소시엄 지정… 2월말부터 협상 착수 국토교통부(장관 원희룡)는 2월 9일(목) 부천대장-홍대 민자철도(부천 대장신도시 – 홍대입구역, 이하 ‘대장홍대선’) 사업신청서 평가 결과, 현대건설 컨소시엄((가칭)서부광역메트로 주식회사)을 협상대상자로 지정할 계획이라고 밝혔다. 현대건설은 현재 협상 마무리 단계인 GTX-C에 이어 대장홍대선까지 협상대상자로 지정되며, 두 건의 민자철도사업을 추진하게 되었다. 국토교통부는 2월 말부터 협상대상자와 협상을 진행하며, '25년에 착공하여 '31년에 개통하는 계획으로 사업을 추진할 계획이다. 협상에서는 현대건설 컨소시엄의 사업계획서를 기준으로, 기술적‧법적인 문제가 발생하지 않는 범위 내에서 해당 지역의 의견을 최대한 반영하여 최종적인 사업노선, .. 💖 Hongsi's Study/🏡 국토부 보도자료 2023. 2. 9.

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  [자격증] 빅데이터분석기사 정보 총 정리 : 필기, 실기 / 문항 / 문제 수 / 일정 / 주의사항 자격 소개 관련 근거 국가기술자격법 및 동법 시행령 빅데이터분석기사 정의 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말한다. 빅데이터분석기사의 필요성 전 세계적으로 빅데이터가 미래성장동력으로 인식돼, 각국 정부에서는 관련 기업투자를 끌어내는 등 국가·기업의 주요 전략분야로 부상하고 있다. 국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석 전문가의 수요는 증가하고 있으나, 수요 대비 공급 부족으로 인력 확보에 어려움이 높은 실정이다. 이에 정부차원에서 빅데이터 분석 전문가 양성과 함께 체계적으로 역량을 검증할 수 있는 국가기술자격 수요가 높은 편이다. 빅데이터분석기사의 직무 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측.. 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 2. 5.

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  [통계] 로지스틱 회귀분석이란? 로지스틱 회귀분석 - 종속변수가 범주형일 때 적용 가능한 회귀분석 모형 - 데이터의 종속변수가 특정 범주에 속할 확률을 0에서 1 사이의 값으로 예측하고 예측된 확률에 따라 가능성이 더 높은 범주로 분류하는 지도학습 알고리즘 로지스틱 회귀는 주로 이진 분류 문제를 해결하기 위해 사용되는 통계 모델입니다. 이진 분류란, 두 개의 선택지 중 하나를 고르는 문제를 의미해요. 예를 들어, "이 이메일은 스팸인가, 아닌가?"나 "이 환자가 특정 병에 걸릴 확률은 높은가, 낮은가?" 같은 질문들이죠. 로지스틱 회귀는 여러 가지 정보(변수라고 부릅니다)를 고려해서 '예' 또는 '아니오'로 답하는 확률을 계산해 줍니다. 만약 의료 분야에서 로지스틱 회귀를 사용한다면, 환자의 나이, 키, 몸무게, 혈압 등 다양한 정보를.. 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 2. 5.

• [통계] 주성분분석과 요인분석 주성분분석 요인분석 공통점 - 원 데이터를 활용해 몇개의 새로운 변수를 생성함 - 변수축소나 데이터 요약에 사용됨 생성되는 변수의 수 통상적으로 2개 : 제1주성분과 제2주성분 지정된 개수 없음 생성되는 변수 명 제1주성분, 제2주성분 분석가가 직접 명명 생성되는 변수들의 관계 제1주성분이 가장 중요, 그 다음으로 제2주성분이 중요 대등 관계 : 어떤 것이 더 중요하다는 의미가 존재하지 않음 분석방법 의미 목표변수를 잘 예측/분류하기 위해 기존 변수들의 선형결합으로 이루어진 몇 개의 주성분을 찾아냄 목표변수를 고려하지 않고, 주어진 변수들을 비슷한 성격으로 묶어 새로운 변수를 생성 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 2. 5.

• [통계] 독립변수와 종속변수 X Y 원인 결과 독립변수 종속변수 외생변수 내생변수 설명변수 반응변수 예측변수 결과변수 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 2. 5.

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  [toy project] 내가 살고 싶은 동네 찾기 - 스타벅스 (스세권) : 스타벅스 위치 지오코딩 후 반경 200m 버퍼 - 서브웨이 (썹세권) : 서브웨이 위치 지오코딩 후 반경 200m 버퍼 - 대형마트 : 이마트, 홈플러스, 롯데마트 위치 지오코딩 후 반경 500m 버퍼 - 지하철 (역세권) : 지하철역 (경전철 / 중전철 모두) 위치 지오코딩 후 반경 500m 버퍼 - 공원 / 하천 : 산책하기 좋은 공원(소형 제외), 하천 반경 500m 버퍼 - 경사도 낮음 : DEM 활용해 경사도를 구하여 일정 각도 이하인 곳만 추리기 💖 Hongsi's Study/🌏 지리･도시･공간 2023. 2. 3.

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  [베이즈 통계] 베이즈 통계의 장점 및 적용 예 장점 • 새로운 자료가 관측되었을 때, 정보를 업데이트 하는 것이 자연스러움 과거의 사후분포가 현재의 사전분포가 됨 • (전문가 의견의 이용) 과거의 경험으로부터 강한 사전 정보 혹은 의견이 있을 때, 이를 추론에 이용할 수 있음 • (계층모형) 비슷한 값들을 동시에 추정해야 할 때, 주변의 정보를 종합해서 보다 정확히 추론할 수 있음 • 구간 추정과 가설 검정의 결과의 해석이 자연스러움 "세타가 신뢰구간에 들어갈 확률이 95%다" • 추론을 할 때, 대표본이론을 이용한 근사를 이용하지 않아도 된다. 베이즈 추론은 유한 표본에서도 정확한 추론분포를 이용한다. • 빈도론 추론 방법이 베이즈 방법의 일종이 되는 경우가 많다. 적용 예 - Alan Turing이 2차 세계대전에서 독일군의 암호를 풀 때 사전분.. 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 2. 3.

• [베이즈 통계] 신뢰구간(confidence interval) vs. 신용구간 (credible interval) 빈도주의 vs. 베이즈 주의 확률을 어떻게 해석할 것이냐에서부터 출발함. 베이즈는 모든 불확실성을 확률로 표현할 수 있다고 생각함. 이것이 가장 결정적인 포인트임. 그러나 빈도주의자들은 통계적 추론의 문제에서 모르는 것이 세타, 그리고 세타에 따라 변하는 확률분포가 있을 때 세타를 모른다는 것 = 불확실하다는 것 이때 베이즈주의자들은 아는 정도를 확률분포로 표현할 수 있다고 생각함. 하지만 빈도주의자들은 확률분포로 표현하지 않음. 데이터를 보기 전에 압정 던지기 문제에 대해 확률 분포로 표현한 것이 사전분포, 그 후 본 것이 사후분포. 확률로 표현하면 베이즈통계가 되고 세타를 고정된 값으로 표현하면 빈도주의가 됨. 그렇기 때문에 불확실성을 표현하는 형태가 달라짐. 신용구간에서는 사후분포= 세타가 어디에 .. 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 2. 3.

• [통계] OLS 추정 (최소제곱법/최소자승법) 최소제곱법 : OLS (Ordinary Least Squares) 잔차제곱합을 최소로 만드는 회귀계수, 직선을 찾는 것. 총 제곱합 (TSS; Total Sum of Squares) = 설명제곱합 (ESS; Explained Sum of Squares) + 잔차제곱합 (RSS; Residual Sum of Squares) 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 1. 26.

• [통계] 오차(error)와 잔차(residual)의 차이 - 오차 : 모집단의 실제값과 회귀분석을 통해 적합된 값의 차이 - 잔차 : 표본에서 나온 관측값과 회귀분석을 통해 적합된 값의 차이 모집단의 실제값은 알기 어려우므로 회귀모형에서 정확한 오차항은 측정하기 어렵다. 따라서 잔차를 오차항의 관찰값으로 해석해, 오차항에 대한 가정들의 성립 여부를 조사한다. 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 1. 26.

• [공간최적화] 커버링 문제, 메디언 문제, 센터 문제 공공 시설물은 접근하기 편해야 하며(공간효율성), 서비스에 있어 소외받는 사람이 없도록 해야한다(공간형평성). 이러한 공익을 지향하는 입지 문제는 주로 커버링 문제, 메디언 문제, 센터 문제로 연구된다. 1. 커버링 문제 (covering problem) 목적 : 제한된 서비스 도달범위(물리적 거리 또는 시간거리)를 가진 시설물의 서비스를 받을 수 있 는 수요를 최대화시키도록 시설물을 입지시키는 것 종류 1) LSCP(Location Set Covering Problem) 제한된 도달범위를 가지는 서비스 시설물이 모든 수요지점을 포괄하면서 최소 개수의 시설물 입지를 구함 2) MCLP(Maximal Covering Location Problem) (Church and ReVelle, 1974) 모든 수요.. 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 1. 26.

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  [부동산 데이터] KB 부동산 데이터 플랫폼 사용하기 https://data.kbland.kr/ 1. KB 통계 기상도 2. 부동산 지도 3. KB 통계 3.1. 투자 테이블 3.2. 부동산 시장심리 3.3. 소득 대비 주택가격 3.4. 월간 선도아파트 3.5. 주택가격동향조사 4. 공공통계 4.1. 주택 거래량 4.2. 미분양 4.3. 인구 4.4. 가구 4.5. 토지 4.6. 정부정책 https://data.kbland.kr/ [KB부동산 데이터허브] KB가 만든 부동산 데이터 플랫폼 data.kbland.kr 💖 Hongsi's Study/🏠 부동산 2023. 1. 16.