왜 Poisson Process를 공부하는가?Linkedin에서 현업 데이터 분석가 분들의 인사이트를 읽다보면,'얼마나 많이'보다 '언제 일어나는가'에 대한 문제를 더 자주 고민하시는 것을 많이 접할 수 있었다. 예를 들어,"한 시간 뒤 고객 몇 명이 우리 웹사이트에 들어올까?""광고를 본 뒤 유저가 앱을 다시 켜는 데까지 시간이 얼마나 걸릴까?"와 같은 시간 기반의 사건들의 확률을 이해하기 위해선 다루는 도구에 대한 이해도 필요하다.Poisson Process는 이런 시간 기반의 사건들을 수학적으로 풀 수 있는 도구 중 하나이다. 평균만 본다고 예측이 되는 게 아니다 💬 우리 콜센터는 시간당 평균 12콜이 와요 → 이 말로는 10분동안 5콜이 몰릴 수도, 0콜이 올 수도 있다는 걸 설명할 수 없다...

모멘트(moment)확률변수의 "모양(형태)"을 숫자로  요약한 값 확률변수의 분포가 어디쯤에 몰려 있는지, 얼마나 퍼져 있는지, asymmetric한지, 뾰족한지 같은 걸 수치화한 것 -> 모멘트모멘트 종류정의의미1차 모멘트E[X]평균 (중심 위치)2차 중심 모멘트E[(X−μ)^2]분산 (퍼짐 정도)3차 중심 모멘트E[(X-μ)^3]왜도 (비대칭성)4차 중심 모멘트E[(X−μ)^4]첨도 (뾰족함)※ 중심 모멘트에서 μ=E[X]는 평균  왜 중요한가?👉 확률분포의 모양을 숫자로 설명해줘서👉 우리가 데이터를 요약하고 비교하고 추론하는 데 꼭 필요하기 때문 즉, 분포의 특성을 알아야 데이터를 이해하고 모델링할 수 있고,모멘트는 분포의 모양을 한 줄 요약해주는 것이다.  MGF(Moment Generati..

미국 주식은 날아가는데, 내 주식은... 왜?— "독립사건 vs 배반사건"으로 보는 한미 증시 이야기   주식 투자자라면 한 번쯤 이런 생각을 해봤을 것이다. "미장은 연일 신고가를 갱신하는데, 국장은 왜 이 모양이지?""미국이 오르면 한국도 따라가야 하는 거 아니야?"  최근 미국 증시는 나스닥과 S&P500이 사상 최고치를 기록하며 "붐"을 일으키고 있는 반면,한국 증시는 "박스피(박스권에 갇힌 코스피)"라는 오명을 벗어나지 못하고 있다.이 두 시장의 흐름을 보면 마치 "독립사건 vs 배반사건" 개념과도 연결될 수 있다.한번 재미있게 풀어보자.   미국 증시 vs 한국 증시: 독립사건일까?미장이 상승한다고 해서 국장도 반드시 상승하는 것은 아니다.이는 통계적으로 '독립사건'의 개념과 연결될 수 있다...