페드텐서 FedTensor

1. 에타 제곱 ($\eta^2$, Eta-squared)에타 제곱은 주로 분산분석(ANOVA)에서 사용되는 지표로, 독립 변수가 종속 변수의 전체 분산 중 얼마만큼을 설명하는지를 나타냅니다.① 직관적 의미"전체 변동 중에서 우리가 관심 있는 요인(집단 간 차이)이 차지하는 비중이 얼마나 되는가?"를 의미합니다. 예를 들어, 세 가지 다른 학습법이 성적에 미치는 영향을 조사할 때, 성적 차이(분산)가 발생한 원인 중 '학습법의 차이' 때문에 발생한 비율이 바로 $\eta^2$입니다.② 수식$$\eta^2 = \frac{SS_{between}}{SS_{total}}$$$SS_{between}$ (Sum of Squares Between groups): 집단 간 제곱합 (집단 간의 차이로 인한 변동)$SS_..

머신러닝과 통계학에서 비지도학습의 끝판왕 중 하나로 꼽히는 DP-GMM(디리클레 과정 가우시안 혼합 모델)은 데이터에 맞춰 스스로 군집의 개수를 증감시키는 정교한 통계 모델입니다. 이 거대한 아키텍처는 하늘에서 불쑥 떨어진 것이 아닙니다. 고등학교 수준의 표준 정규분포라는 가장 단순한 확률적 벽돌에서 출발하여, 차원을 넓히고, 행렬을 뒤집고, 켤레성을 부여하며 층층이 쌓아 올린 논리적 빌드업의 최종 결과물입니다. 이 7단계의 유기적인 개념 사다리를 차례대로 올라가 봅니다.1. 표준 정규분포: 모든 확률 모델의 1차원 출발점$$Z \sim \mathcal{N}(0, 1)$$개념: 평균이 0, 분산이 1인 가장 대칭적이고 이상적인 연속 확률분포입니다.장치로서의 역할: 통계학의 가장 순수한 원자재입니다. 키,..

음성예측도(NPV, Negative Predictive Value)를 민감도($Se$), 특이도($Sp$), 유병률($P$)로 표현하는 베이즈 정리(Bayes' theorem) 기반 공식은 다음과 같습니다.1. 음성예측도 수식$$\text{NPV} = \frac{Sp \times (1 - P)}{(1 - Se) \times P + Sp \times (1 - P)}$$$Se$ (민감도, Sensitivity): 실제 환자 중 검사 결과가 양성으로 나온 비율$Sp$ (특이도, Specificity): 실제 비환자(정상) 중 검사 결과가 음성으로 나온 비율$P$ (유병률, Prevalence): 전체 대상 집단 중 실제 질환을 앓고 있는 환자의 비율$1 - P$: 비환자(정상)의 비율$1 - Se$: 위음성률..