지수 예시

마지막 업데이트: 2022년 6월 5일 | 0개 댓글
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지수 예시

SGI는 표준 지하수지수(Standardized Groundwater level Index)의 약자로 Bloomfield and Marchant(2013)에 의해 제시된 지수입니다.
월별 평년 대비 지하수위의 높고 낮은 정도를 나타내는 표준화지수로 주로 지하수를 수원으로 사용하는 미급수지역에 대한 가뭄판단의 참고자료로 활용할 수 있습니다.
0보다 작을수록 예년 같은 월의 수위보다 낮은 지하수위 상태임을 의미합니다.
※ 가뭄예경보 분석자료의 미급수지역 가뭄분석 결과인 지하수 가뭄지도는 과거 전기간 수위분포 대비 분석시점의 지하수위 퍼센타일 분석결과를 이용하므로, SGI 가뭄지역과는 결과가 다를 수 있습니다.
※ SGI값은 전월의 말일 수위를 기준으로 다음달 초에 분석·제공되기 때문에, 매월 초 며칠 간은 최신자료 갱신이 늦어질 수 있습니다.

표준강수지수(Standardized Precipitation Index)의 약자로 관측지점별로 현재일 까지의 3개월 누적 강수량을 과거 동일 기간의 강수량 분포와 비교하여 표준화한 지수입니다. 지수가 지수 예시 높은값을 나타낼수록 수분상태가 양호함을 나타내고 –1.0이하부터 건조상태를 의미합니다.
본 표준강수지수는 WMO(World Meteorological Organization) 기준에 따라 기상청 자료(30년 이상의 종관기상관측(ASOS)자료, 64개소)를 활용하여 한국수자원공사에서 가뭄관련 분석 목적으로 읍면동 단위로 산정한 자료이며 대상 관측자료 지수 예시 및 단위 등에 따라 타 기관 제공자료와 그 값이 다를 수 있습니다.
* 우리나라 기상가뭄 현황을 대표하는 시군단위 표준강수지수는 기상청「수문기상 가뭄정보 시스템(hydro.kma.go.kr)」에서 확인할 수 있습니다.

표준강수지수(Standardized Precipitation Index)의 약자로 관측지점별로 현재일 까지의 6개월 누적 강수량을 과거 동일 기간의 강수량 분포와 비교하여 표준화한 지수입니다. 지수가 높은값을 나타낼수록 수분상태가 양호함을 나타내고 지수 예시 –1.0이하부터 건조상태를 의미합니다.
본 표준강수지수는 WMO(World Meteorological Organization) 기준에 따라 기상청 자료(30년 이상의 종관기상관측(ASOS)자료, 64개소)를 활용하여 한국수자원공사에서 가뭄관련 분석 목적으로 읍면동 단위로 산정한 자료이며 대상 관측자료 및 단위 등에 따라 타 기관 지수 예시 제공자료와 그 값이 다를 수 있습니다.
* 우리나라 기상가뭄 현황을 대표하는 시군단위 표준강수지수는 기상청「수문기상 가뭄정보 시스템(hydro.kma.go.kr)」에서 확인할 수 있습니다.

파머강우지수(Palmer Drought Severity Index)의 약자로 기후가 상이한 두 지역에 대한 지역적인 편차를 고려함으로써 시간과 공간의 일관된 비교를 통해 얻어지는 가뭄지수로 개발되어 세계적으로 널리 사용되고 있는 가뭄지수입니다. 가뭄의 심도를 수분 부족량과 수분부족기간의 함수로 나타낸 값으로 대상지역의 실제 강수량과 기후학적으로 필요한 강수량과의 차이를 계산함으로써 수분편차를 계산합니다. 지수가 높은값을 나타낼 수록 수분상태가 양호함을 나타내고, -1.0이하부터 약한 가뭄을 의미합니다.

토양수분지수(Soil Moisture Index)의 약자로 토양수분이 농업에 가장 큰 영향을 미침을 감안한 지수입니다. 토양수분의 유효수분백분률에 따라 가뭄지수를 나타내는데, 강수량,기온,풍속,습도,토양,물리 특성자료를 이용하여 계산하기 때문에 주로 농업가뭄판단에 활용됩니다. -1은 약한 가뭄을 나타내고, 지수값이 낮을수록 가뭄 정도가 심함을 의미합니다.

수정지표수공급지수(Modified Surface Water Supply Index)의 약자로 복잡한 지형조건과 다양한 물공급 특성을 가진 우리나라의 수문학적 가뭄을 평가하기 위하여 SWSI(Surface Water Supply Index)를 보완한 가뭄지수 입니다. 우리나라에서 관측되고 있는 수문인자 중 사용 가능한 인자인 우수량,댐 유입량,하천유량,지하수위를 활용하여 계산합니다. 지수가 높은값을 나타낼 지수 예시 수록 수분상태가 양호함을 나타내고 -1.0 이하부터 보통가뭄을 의미합니다.

Chapter 7 지수평활

지수평활(exponential smoothing)은 1950년대 후반에 제안되었고 (Brown, 1959; Holt, 1957; Winters, 1960) , 가장 성공적인 몇 가지 예측 기법에 영향을 주었습니다. 지수 평활을 사용하여 얻은 예측값은 과거 관측값의 가중평균(weighted average)입니다. 여기에서 과거 관측값은 오래될 수록 지수적으로 감소하는 가중치를 갖습니다. 다르게 말하면, 가장 최근 관측값이 가장 높은 가중치를 갖는다는 말입니다. 이러한 방식으로 다양한 종류의 시계열을 가지고 신뢰할만한 예측 작업을 빠르게 수행할 수 있다는 것은 엄청난 장점이고, 이는 산업 분야에 응용할 때 아주 중요한 부분입니다.

이 장은 두 부분으로 구성됩니다. 첫 번째 부분(7.1–7.4 절)에서는 가장 중요한 지수평활(exponential smoothing) 기법의 구체적인 작동 방식과 다양한 특징을 갖는 시계열을 예측에 응용하는 법을 다룹니다. 구체적인 작동 방식은 기법에 담긴 직관을 이해하는데 중요한 역할을 합니다. 이러한 설정에서, 예측 기법을 선택하고 사용하는 것이 지수 예시 어쩌면 즉흥적인 것처럼 보일 수도 있습니다. 일반적으로는 시계열의 핵심 성분(추세와 계절성)과 이러한 성분이 평활법에 (예를 들면, 덧셈, 감쇠, 또는 곱셈 방식이라는 측면에서) 어떻게 들어갈 지 감지하여 기법을 선택합니다.

이 장의 두 번째 부분(7.5–7.7 절)에서는 지수평활(exponential smoothing) 기법의 기초를 이루는 통계적인 모델을 다룹니다. 이러한 모델은 이 장의 첫 번째 부분에서 다룬 예측 기법으로 얻은 점 예측치(point forecast)와 같습니다만, 예측구간(prediction interval)도 생성한다는 부분이 다릅니다. 더욱이, 이러한 통계적인 방식은 후보 모델 중에서 적절한 모델을 고를 때 도움이 됩니다.

참고 문헌

Holt, C. E. (1957). Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted averages (O.N.R. Memorandum No. 52). Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh USA. [DOI]

Winters, P. R. (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, 6(3), 324–342. [DOI]

명경지수 의 자세한 의미

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  • 과연 제대로 이 도를 밝힌다면 마음의 근원이 빈 거울이나 명경지수처럼 맑고 깨끗해져 옳지 않은 말이 마음을 미혹하지 못하여 발해 나오는 감정이 모두 중정해질 것입니다. 번역 인조실록

명경지수 뜻

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초성이 같은 단어들

(총 36개) : 마감장식, 만고절색, 말굽자석, 망고주스, 망골자손, 망국지성, 명경지수, 모개짚신, 몸가짐새, 무견정상, 무결절사, 무고작산, 무관재상, 무국적성, 무근지설, 지수 예시 무긴장성, 문견잡설, 물가짐성, 물구즉신, 미개좌시, 미결정성, 민간전승, 마감 장식, 만국 전신, 만기 지수, 망간 중석, 매경 지수, 맥관 주사, 못 고정술, 무게 중심, 무과 전시, 무과 중시, 무기 질소, 문과 중시, 물가 지수, 물광 주사, 미가 지수

실전 끝말 잇기

명으로 끝나는 단어 (1,407개) : 중명, 변조 광명, 마명, 제갈공명, 투명, 터키 혁명, 세계 사 대 문명, 이란 회교도 혁명, 산명, 후조명, 하부 조명, 자본주의혁명, 경천순명, 자해 실명, 거대 쌍극자 공명, 믜명, 운송용 조종사 자격 증명, 미해명, 차명, 기본 조명, 인감 증명, 존성대명, 축적 수명, 능명, 김덕명, 인성론적 증명, 심리학적 설명, 계기 비행 증명, 평균 수명, 길드명, 상품명, 개화 수명, 식물 증명, 제이 차 정보 혁명, 작명, 반투명, 톨텍 문명, 백리지명, 주명, 자산 평균 수명, 란명, 가로 조명, 생산적 존재 증명, 대수대명, 뢰명, 방사 수명, 계획 수명, 법인명, 초점 조명, 알락무명, 금명, 물리적 수명, 산자수명, 로그인명, 지역명, 보안 수명, 연합 성명, 혼명, 고정 조명, 의도 수명 .

수로 시작하는 단어 (9,219개) : 수, 수가, 수가난, 수(가) 달리다, 수가동, 수가동법, 수가되다, 수가락, 수가람신, 수가마, 수가매, 수(가) 세다, 수(가) 익다, 수가재주 역가복주, 수가제, 수(가) 좋다, 수가타, 수가하다, 수가히, 수각, 수각대, 수각집, 수각하다, 수각황망, 수각황망하다, 수간, 수간 거리, 수간경, 지수 예시 수간고묘, 수간 곡선, 수간급, 수간 길이, 수간 도포, 수간두옥, 수간 둘레, 수간류, 수간모옥, 수간 석해, 수간수, 수간압, 수간 유하량, 수간 유하 우량, 수간자, 수간 재적, 수간 재적표, 수간 주사, 수간 주사법, 수간 주입, 수간 주입법, 수간 직경, 수간초옥, 수간축, 수간 피복 종이, 수간하다, 수간 해석법, 수간형, 수간호사, 수간호원, 수간화, 수갈색 .

시작 또는 끝이 같은 단어들

명으로 시작하는 단어 (1,536개) : 명, 명가, 명가곡, 명가군, 명가금, 명가사, 명가수, 명가요, 명가자제, 명가지, 명가하다, 명간, 명간하다, 명갈이, 명감, 명감나무, 명감독, 명감하다, 명강사, 명강연, 명강의, 명개, 명개미, 명개흙, 명거, 명거 배수, 명거 배수로, 명거 배수 시설, 명건, 명건축, 명검, 명검사, 명검하다, 명게, 명견, 명견만리, 명견만리하다, 명결, 명결하다, 명경, 명경과, 명경기, 명경대, 명경박사, 명경시, 명경업, 명경지수, 명경하다, 명경학유, 명계, 명계하다, 명고, 명고옥, 명고하다, 명곡, 명곡집, 명골, 명공, 명공거경, 명공연 .

수로 끝나는 단어 (8,437개) : 운동 점성 계수, 상용로그수, 이용자 수, 천문 상수, 누적 생성 함수, 탑수, 상대 온도 지수, 배변 횟수, 위험 지수, 총혈구수, 고속 자리 올림수, 비트 변수, 사골 육수, 연인수, 적률 생성 함수, 부족 주파수, 공장급수, 엇겨놓기수, 연계수, 산술 내장 함수, 뢰수, 지수 예시 재고율 지수, 경정 계수, 수동 토압 계수, 토크 계수, 시험 진동수, 비가역 함수, 색통수, 승마 선수, 오른쪽 공격수, 타석수, 주거 비용 지수, 폐영역 회수, 연속 변형 함수, 마찰곁수, 쌍곡선 여현 함수, 도매 물가 지수, 비벌수, 단위 환산 계수, 지수 예시 선행 변수, 표면 상수, 행복수, 조화급수, 유효 교차 계수, 복당 평균 이유 자돈 수, 사수, 선발 투수, 등산임수, 불완전 정의 논리 함수, 바이패스 계수, 시스템 매개 변수, 미분 가능 함수, 활동도곁수, 앉은장수, 십진수, 상록 침엽수, 송도 오이 장수, 표본 상관 계수, 착수 미수, 옹근어깨수 .

지수 예시

'내가예' 임수향, 지수, 하석진이 날선 진실게임을 펼친다. MBC 제공

'내가 가장 예뻤을 때' 임수향, 지수, 하석진이 서로를 향한 거침없고 파격적인 진실게임으로 안방극장을 휩쓸 예정이다.

MBC 수목 미니시리즈 '내가 가장 예뻤을 때'(이하. '내가예')는 한 여자를 동시에 사랑하게 된 형제와 그 사이에서 알 수 없는 운명에 갇혀버린 한 여자의 가슴 아픈 사랑 이야기. 엇갈린 네 남녀 오예지(임수향), 서환(지수), 서진(하석진), 캐리 정(황승언)의 벗어날 수 없는 운명과 진정한 사랑의 무게를 그린다.

'내가예' 측이 14일 공개한 스틸에는 서로의 진심과 마주한 임수향(오예지 역), 지수(서환 역), 하석진(서진 역)의 엇갈린 표정이 담겨 궁금증을 유발한다. 위기를 맞은 하석진과 이로 인한 임수향의 선택에 지수 예시 이목이 쏠리는 상황.

그런 가운데 지난 13회 방송에서 오예지는 캐리 정의 벼랑 끝 폭주에 맞서 카리스마 넘치는 맞대응으로 그를 쥐락펴락하며 짜릿한 카타르시스를 안겼다.

특히 서진에게 지칠 대로 지친 오예지는 "당신하고 사는 거 더 이상 행복하지 않아. 노력 그만할래. 나 지쳤어. 오지 않는 당신을 기다리느라 지쳤고 망가져서 돌아온 당신 눈치 보느라 지쳤고 이제야 알게 된 당신 배신에 지쳤어. 나 보내줘. 나도 당신 놓아줄게"라며 이혼을 요구, 오예지가 어떤 선택을 할지 귀추가 주목된다.

공개된 사진에는 삼각 로맨스의 결정적 터닝포인트를 맞이한 임수향, 지수, 하석진의 모습이 담겼다.

세 사람의 표정에서 수많은 감정이 스친다. 임수향은 자신의 진짜 행복을 찾기로 마음먹은 듯 그 어느 때보다 단호한 표정이 심상치 않은 파장을 예고한다.

그런 임수향과 달리 위기에 몰린 하석진은 충격을 받은 얼굴. 온갖 변명으로 임수향을 기만했지만 그만은 자신을 버리지 않으리라 철석같이 믿었던 하석진이기에 앞으로 펼쳐질 그의 행보가 궁금증을 자아낸다.

특히 지수 예시 모든 상황을 지켜보는 지수의 혼란과 고뇌는 더 깊어진 듯 급속하게 냉각된 관계 변화를 예고, 앞으로의 전개에 궁금증을 더한다.

과연 임수향, 지수, 하석진이 마주한 진실과 선택은 무엇일지 14일 방송하는 '내가예' 15회를 더욱더 기대하게 만든다.

MBC '내가 가장 예뻤을 때' 제작진은 "오늘(14일) 날 선 진실게임을 통해 임수향, 지수, 하석진 관계에 결정적 터닝포인트가 찾아올 것"이라며 "서로를 향해 그동안 쌓이고 변화해온 감정이 응축, 최고조의 감정신이 펼쳐질 것이니 놓치지 말고 지켜봐 달라"고 기대를 당부했다.

[머신러닝] 의사결정나무(Decision tree) -2 : CART(Classification And Regression Trees)와 지니지수(Gini index) 활용사례, 계산

의사결정나무에서 중요하게 알아야 할 것은 1) '어떻게 나무를 키울것인가?' 2) '불필요한 것들을 어떻게 쳐낼 것인가?'이다. 그중, 재귀적 분할 의사결정나무 알고리즘은 1)'어떻게 나무를 키울 것인가?'에 대한 내용에 해당한다. 즉 나무를 만드는 과정으로, 그 방법에는 CART, C4.5, CHAID가 있다. 또한 앞에서 지수 예시 정리한 내용처럼 의사결정나무에서 나무를 만들 때는 불순도가 줄어드는 방향으로 가지를 형성해나가야 하기 때문에 '불순도 알고리즘'에 대한 내용을 같이 엮어서 알아두어야 한다.

* 불순도 알고리즘 : 의사결정나무를 만들어나갈 때 클래스를 정확하게 구분해줄 수 있는 분류기준을 찾는 것이 중요하다. 즉, 이 데이터를 어떤 기준으로 분류했을때 동일한 객체들로만 잘 모아지게 할 수 있을까?를 고려해서 분류기준을 찾는것이 중요한데, 이때 불순도 알고리즘을 사용하여 현재 집단에 어느 정도 다른 객체들이 섞여있는지 확인하고 불순도가 낮은 쪽으로 가지를 형성해나가게 된다.

📌 CART(Classification And Regression Trees)

CART는 가장 널리 사용되는 의사결정나무 알고리즘으로, 이름에서도 알 수 있듯이 분류와 회귀 나무에서 모두 사용할 수 있다. 불순도를 측정할 때 목표 변수(y)가 범주형인 경우 지니 지수를 사용하고, 연속형인 경우 분산을 사용하여 이진 분리를 한다.

➰ 지니지수(Gini index)

CART에서 사용하는 불순도 알고리즘인 지니 지수는 '불확실성'을 의미한다. 즉, 지니지수는 얼마나 불확실한가? (=얼마나 많은 것들이 섞여있는가?)를 보여준다. 따라서 지니 지수가 0이라는 것은 불확실성이 0이라는 것으로 같은 특성을 가진 지수 예시 객체들끼리 잘 모여있다는 의미이다.

지니지수 그래프

또한 지니지수는 통계학의 복원 추출 개념을 사용하기 때문에 식에 제곱이 들어간다. 한 번만 측정하는 것은 우연히 그 결과가 발생할 수 있기 때문에 최소한 두 번은 측정해봐야 정확하게 알 수 있다는 의미로 제곱을 해준다고 생각하면 된다. 어떤 집단에 한가지 특성을 가진 객체만 있을수록 그 집단을 한마디로 설명하기 좋다. 따라서 그룹 내에 있는 구성원들의 특성이 동일해질수록 지니 지수는 낮아지고, 다양한 구성원들이 섞여있을수록 지니 지수가 높아진다.

➰ 지니지수 예시

옷 쇼핑몰을 운영하고 있는 A 씨가 쇼핑몰 고객들 중, 충성고객(LC : loyal customer)과 이탈 고객(CC : churm customer)을 구분하는 규칙을 만들어서 이탈할 것으로 예상되는 고객들에게 이탈 방지를 위한 조치를 취하려 한다. 이때 총 10명의 고객을 대상으로 (성별 / 지수 예시 결혼 유무) 중 어느 조건(분류 기준)으로 나눠야 이탈 고객(빨간색)만 잘 분류할 수 있을지 알아보자.

〰️ '성별'을 기준으로 분류했을 때의 지니 지수

〰️ '결혼 유무'를 기준으로 분류했을때의 지니지수

해당 집단을 '성별'에 따라 분류했을 때는 지니 지수가 0.5에서 0.167으로 감소했고, '결혼 유무'에 따라 분류했을때는 지니지수가 0.5에서 0.48로 감소했다. 따라서 이탈 고객(빨간색)을 파악하기 위해서는 '성별'에 따라 해당 집단을 분류하는 것이 좋다.


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