분류 전체보기477 (Python) 백준 1001번 정답 a, b = input().split() print(int(a) - int(b)) 포인트 문자열 나누기(split) : 괄호 안에 값을 넣어주지 않으면 공백을 기준으로 나누어준다. input()은 값을 문자열로 취급한다. 사칙연산을 위해 정수로 타입을 꼭 바꿔주자. 2019. 10. 10. 결정 계수(Coefficient of Determination) SST, SSE, SSR 총 수정 제곱합(Total Corrected Sum of Squares) $SST = \sum_{i = 1}^{n} (y_{i} - \bar {y})^{2} = \sum_{i = 1}^{n} y_{i}^{2} - \bar {y}^{2} $ 오차 제곱합(Error Sum of Squares) $SSE = \sum_{i = 1}^{n}(y_{i} - \hat {y_{i}})^{2}$ 회귀 제곱합(Regression Sum of Squares) $SSR = \sum_{i = 1}^ {n} (\hat {y_{i}}-\bar {y})^{2}$ SSR은 회귀식으로 설명되는 편차를 나타냅니다. 즉 반응 값의 변동이고 SSE는 회귀식으로 설명되지 않는 편차입니다. (오차의 변동) SST = S.. 2019. 10. 8. 회귀계수의 추론 - 절편 $\alpha$의 신뢰구간과 가설검정 절편 $\alpha$ 신뢰구간 $\mu_{A} = \alpha,$ $\sigma_{A}^{2} = = \frac {\sum_{i = 1}^{n} x_{i}^{2}}{n\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar {x})^{2}} \sigma^{2} = = \frac {\sum_{i = 1}^{n} x_{i}^{2}}{nS_{xx}}\sigma^{2}$ 이므로 $\frac{\frac{A - \alpha}{\sigma \sqrt {\frac {\sum x_{i}^{2}}{nS_{xx}}}}}{\frac {S}{\sigma}}$는 자유도 $n-2$인 $t$ 분포를 따릅니다. $T = \frac{A - \alpha}{S \sqrt {\sum_{i=1}^{n} x_{i}^{2}/(nS_{xx})}}$가 자유.. 2019. 10. 8. (Python) 백준 1000번 정답 a, b = input().split() print(int(a) + int(b)) 포인트 문자열 나누기(split) : 괄호 안에 값을 넣어주지 않으면 공백을 기준으로 나누어준다. input()은 값을 문자열로 취급한다. 사칙연산을 위해 정수로 타입을 꼭 바꿔주자. 2019. 10. 8. 이전 1 ··· 95 96 97 98 99 100 101 ··· 120 다음
