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통계학 용어 유머 20선
1. 평균과 중앙값
“평균을 믿지 마세요. 나는 언제나 대표성을 잃거든요.”
→ 평균이 극단값에 민감함을 풍자.
“중앙값이 늘 조용히 있네… 변화를 잘 느끼지 못하니까.”
→ 중앙값은 극단값에 영향을 덜 받음.
2. 표준편차와 분산
“표준편차가 너무 크면 사람들도 따라가기 힘들다.”
→ 데이터 분포가 퍼져 있다는 뜻을 유머화.
“분산: 나는 늘 혼자 흩어져 있어.”
“표준편차와 분산이 바에서 만남:
표준편차: ‘너 왜 이렇게 퍼져 있어?’
분산: ‘그게 내 일이야.’”
3. 확률과 사건
“내가 복권에 당첨될 확률은? 거의 0, 거의 0, 거의 0…”
“통계학자와 친구가 약속을 잡음:
친구: ‘오늘 만날 확률은?’
통계학자: ‘사실은 확률분포를 써야 해.’”
“독립사건: 나는 너와 상관없어.
종속사건: 오늘도 네 행동 때문에 내 결과가 바뀌네.”
4. 회귀와 상관
“회귀분석: 우리는 결국 평균으로 돌아간다.”
“상관관계와 인과관계: 친구 관계처럼 헷갈리기 쉽다.”
“상관계수가 높아도 사랑은 보장되지 않는다.”
5. 표본과 모집단
“나는 모집단의 일부야. 하지만 표본에서만 빛을 발한다.”
“통계학자가 카페에서 친구에게:
‘오늘 표본이 너무 작아서 결론은 내일로 미뤄야겠다.’”
6. p-value
“p-value가 0.05보다 작으면? 내 계획은 통계적으로 유의미하다!”
“p-value가 0.06이면? 슬프지만 아직도 믿을 수 없어.”
“p-value: 항상 나를 너무 일찍 판단하지 마세요. 기회는 더 있어요.”
7. 가설검정
“귀무가설: 나는 변하지 않아.
대립가설: 나는 변화를 원해.”
“통계학 시험 문제:
귀무가설을 기각할 수 있을까?
학생: 시험지를 덮고 싶다.”
8. 분포
“정규분포: 나는 평균 주변에서 가장 예뻐 보인다.”
“왜 지수분포는 항상 급하게 움직일까?
→ 반응 시간이 짧아서!”
확률론 유머 10선
1. 기본 확률
“내가 복권에 당첨될 확률? 거의 0, 거의 0, 거의 0…”
“확률: 모든 것이 가능하지만, 대부분은 불가능하다.”
2. 독립/종속 사건
“독립사건: 나는 너와 상관없어.
종속사건: 오늘도 네 행동 때문에 내 결과가 바뀌네.”
“확률론 친구: ‘너랑 나는 독립이야!’
현실: 둘 다 시험 점수 때문에 울고 있다.”
3. 베이즈와 조건부 확률
“베이즈 정리: 이미 일어난 사건이 내 신념을 바꾼다.”
“조건부 확률: ‘너가 올 때, 내가 올 확률은?’
친구: ‘내가 올 때 너는?’”
4. 확률분포
“정규분포: 나는 평균 주변에서 가장 예쁘다.”
“지수분포: 나는 반응 시간이 짧아서 급하게 움직인다!”
5. 확률과 일상
“통계학자와 친구: ‘오늘 만날 확률은?’
통계학자: ‘사실은 확률분포를 써야 해.’”
“확률론 시험 문제:
‘이 사건의 확률은?’
학생: 내 자신감 확률은 0.05.”
회귀분석 유머
회귀분석 첫사랑
"내 마음이 너를 얼마나 설명하는지? 회귀분석 해보니 R² = 1… 완벽히 설명되네!"
2️⃣ 절편 농담
"절편이란 뭐냐고?
…내 인생에서 내가 통제할 수 없는 것들을 말하는 거지."
3️⃣ 오차항
"회귀모형에서 오차항이 내 마음과 같다…
항상 존재하지만 아무도 그걸 정확히 모른다."
4️⃣ 다중공선성
"내 친구들이랑 나랑 너무 닮아서…
다중공선성이 생겼대. 이제 누가 결정적 역할을 하는지 모른대."
5️⃣ 잔차 이야기
"잔차가 너무 크다?
…너랑 나 사이에도 항상 잔차가 남나 봐."
6️⃣ 과적합 (Overfitting)
"데이터 너무 잘 맞춰서…
결국 새 데이터를 보면 다 틀려. 내 연애 인생 같지?"
7️⃣ p-value
"p-value가 0.049라고?
…그래, 널 좋아하는 건 통계적으로 유의미하대!"
8️⃣ 회귀계수
"회귀계수는 내 마음의 크기라던데…
문제는 표준오차가 너무 커서 신뢰할 수 없대."
9️⃣ 변수 선택
"내가 널 선택할 확률? stepwise 회귀로 결정해야겠다."
🔟 로그 변환
"내 감정을 로그 변환하면?
…아무리 커도 안정적이고 예측 가능한 수준으로 만들어줘."
머신러닝(ML)과 데이터 과학을 주제로 한 유머 10가지입니다. 통계/코딩/ML 전공자라면 특히 웃을 수 있는 nerdy한 농담이에요.
1️⃣ 데이터 과부하
"내 인생도 데이터셋처럼 너무 크면?
…메모리 부족 오류가 날지도 몰라."
2️⃣ 과적합(Overfitting)
"연애할 때 과적합은 안 돼.
지금은 완벽히 맞지만, 새로운 사람 앞에선 다 틀리니까."
3️⃣ 학습률(Learning Rate)
"내가 사랑하는 속도는 학습률처럼…
너무 높으면 폭발, 너무 낮으면 느려."
4️⃣ Gradient Descent
"내 마음을 네게 맞추는 건 Gradient Descent.
하지만 local minimum에 빠져 헤매고 있어…"
5️⃣ 과소적합(Underfitting)
"데이터를 너무 안 봤다고?
내 모델이 너를 이해 못해서 과소적합 상태야."
6️⃣ 랜덤 포레스트
"내 마음을 설명하는 데 100그루의 결정나무가 필요해.
…근데 결국 majority vote가 중요하지."
7️⃣ 딥러닝
"내 생각을 설명하려면 딥러닝이 필요해.
은닉층 10개쯤 있어야 정확히 표현 가능함."
8️⃣ 정규화(Regularization)
"너에게 과몰입하면 L1이나 L2로 규제 걸어야 함.
아니면 내 마음이 폭발할지도 몰라."
9️⃣ K-최근접 이웃(K-NN)
"내 마음이 누구에게 가까운지 모르겠다면 K-NN을 써야지.
하지만 내 진심은 너무 희귀해서 K=1도 안 될 듯."
🔟 p-value in ML
"내 사랑이 유의미한지?
p-value = 0.03 → 통계적으로 충분히 사랑하는 걸로 판정!"
머신러닝 모델별 특화 유머 20가지를 준비했습니다.
랜덤포레스트, SVM, 신경망, 강화학습, K-NN 등 모델 특징을 살짝 비틀어 만든 nerdy 농담입니다.
1️⃣ 랜덤 포레스트(Random Forest)
"내 마음을 설명하려면 100그루의 결정나무가 필요해.
하지만 결국 majority vote만 중요하지."
"랜덤 포레스트처럼 내 감정도 ensemble 해야 제대로 작동함."
"나 혼자 결정 못 하면, 랜덤 포레스트로 다수결을 따르자."
2️⃣ 결정 트리(Decision Tree)
"너를 이해하는 건 쉽지 않아.
내 마음의 결정 트리가 너무 깊어서 과적합돼 있어."
"질문 하나마다 yes/no로 나누는데, 결국 leaf node에서 길을 잃음."
"깊은 트리는 문제지만, shallow tree는 내 마음을 충분히 설명 못 해."
3️⃣ 서포트 벡터 머신(SVM)
"너와 나 사이의 경계를 찾으려는데, 마진이 너무 좁아…"
"SVM처럼 내 마음에도 최대 마진이 필요함.
너무 가까우면 서로 압박받지."
"커널을 바꾸면 새로운 관계 공간이 생길까?"
4️⃣ K-최근접 이웃(K-NN)
"내 마음의 최근접 이웃이 누구인지 모르겠다면 K=1로 찾아봐."
"K가 너무 크면 내 마음이 평균화돼 버려."
"거리 기반으로 판단한다고? 하지만 너와 나는 metric이 달라."
5️⃣ 신경망(Neural Network)
"내 감정을 완전히 이해하려면 은닉층 10개쯤 필요함."
"활성화 함수가 sigmoid면 내 감정도 0~1 사이로 압축됨."
"Dropout을 쓰면 내 마음이 랜덤으로 사라지기도 함."
6️⃣ 강화학습(Reinforcement Learning)
"사랑은 강화학습과 같아.
행동 → 보상 → 다음 행동 선택 반복."
"Exploration 없이 exploitation만 하면 새로운 사람은 못 만나지."
"Reward가 너무 느리면 학습이 안 돼. 내 마음도 마찬가지."
7️⃣ PCA(주성분 분석)
"너와 나 사이의 감정 데이터를 PCA로 줄이면…
결국 가장 중요한 component 하나로 설명됨."
"차원을 줄여도 내 마음의 variance는 여전히 크다."
💡 특징 요약:
랜덤포레스트 → 다수결, ensemble, 깊은 숲
결정트리 → yes/no, leaf node, 과적합
SVM → 경계, 마진, 커널
K-NN → 거리, 최근접, K값
신경망 → 은닉층, 활성화 함수, Dropout
강화학습 → 행동, 보상, 정책 학습
PCA → 차원 축소, 분산, 주성분
인공지능(AI)에서 사용되는 수학을 주제로 한 유머 10가지입니다.
선형대수, 미적분, 확률, 통계, 최적화 등 AI에 쓰이는 수학적 개념을 살짝 비튼 농담들이에요.
1️⃣ 선형대수
"내 인생이 행렬이면…
난 항상 singular matrix, 역행렬이 없어."
2️⃣ 벡터와 내 마음
"너를 향한 내 마음은 벡터야.
norm이 너무 커서 정규화 필요함."
3️⃣ 미분과 경사하강법
"사랑을 배우는 건 경사하강법 같아.
하지만 local minimum에 빠져 헤매고 있어…"
4️⃣ 편미분
"내 마음을 너에게 맞추려면
여러 변수에 대한 편미분을 다 계산해야 해."
5️⃣ 확률과 기대값
"너랑 있을 확률은 1이고, 기대값도 1.
하지만 현실은 너무 stochastic…"
6️⃣ 행렬 곱셈
"우리 관계를 행렬 곱으로 표현하면…
내 감정 × 너 = 예측 불가"
7️⃣ 역함수
"내 마음을 되돌리려면?
역함수를 찾아야 하지만, 존재하지 않아."
8️⃣ 정규분포
"내 감정은 정규분포를 따라.
평균은 너, 표준편차는 무한대."
9️⃣ 최적화 문제
"사랑은 최적화 문제.
목표 함수: 너를 행복하게 → 제약조건: 내 귀차니즘"
🔟 미분방정식
"내 마음의 변화는 미분방정식.
초기값 조건을 몰라서 풀 수가 없어."
💡 포인트:
선형대수 → 벡터, 행렬, 역행렬
미적분 → 경사하강법, 편미분
확률 → stochastic, 기대값
최적화 → 목표함수, 제약조건
통계 → 정규분포, 표준편차
데이터 시각화와 데이터 전처리에서 자주 쓰이는 개념을 가지고 만든 유머 5가지씩입니다.
분석가, 데이터 과학자, 머신러닝 개발자라면 특히 공감할 수 있는 농담들이에요.
1️⃣ 데이터 시각화(Data Visualization) 유머 5가지
과적합 그래프
"그래프를 너무 잘 그리면?
…과적합돼서 현실 데이터를 전혀 설명 못 한다."
차트 색깔 문제
"파이 차트 색깔을 잘못 선택하면?
데이터보다 색감 때문에 논쟁이 시작된다."
히스토그램
"데이터 분포를 보면?
내 연애 경험 히스토그램은 항상 left-skewed."
스캐터 플롯
"너와 나 사이의 관계를 스캐터 플롯으로 그렸더니…
상관관계 = 0.01, 아무 관계 없대."
3D 차트 농담
"3D 그래프는 실제보다 더 멋져 보인다…
하지만 누가 봐도 해석하기 어렵다. 내 인생처럼."
2️⃣ 데이터 전처리(Data Preprocessing) 유머 5가지
결측치 처리
"결측치가 많으면?
내 마음도 NaN 상태…"
정규화(Normalization)
"내 감정을 정규화하면?
0과 1 사이로 압축돼서 예측 가능해진다."
이상치 처리(Outlier)
"데이터셋에 이상치가 많으면?
내 인생도 이상치 제거가 필요함."
인코딩 문제
"범주형 변수를 숫자로 바꿔야 하는데…
내 마음은 Label Encoding도 안 되네."
스케일링(Scaling)
"내 목표를 너무 크게 잡으면?
Min-Max 스케일링이 필요할 정도야."
💡 포인트:
데이터 시각화: 그래프, 차트, 색상, 차원, 상관관계 농담
데이터 전처리: 결측치, 정규화, 이상치, 스케일링, 인코딩 농담
시계열분석, ARIMA, VAR, 예측방법론에서 사용할 수 있는 유머 3가지씩 준비했습니다.
데이터 분석, 경제/금융 시계열 전공자라면 특히 공감할 만한 nerdy한 농담입니다.
1️⃣ 시계열분석(Time Series Analysis) 유머 3가지
추세와 계절성
"내 연애는 시계열 같아…
추세는 올라가는데 계절성은 항상 반복되는 문제야."
자기상관
"내 과거 행동이 미래 나에게 영향을 준다?
…자기상관이 너무 강해 헤어나올 수 없어."
Stationarity
"내 감정도 정상성을 가져야 하는데…
차분해도 여전히 non-stationary야."
2️⃣ ARIMA 모형 유머 3가지
AR(자기회귀) 부분
"내 마음의 과거 행동이 지금을 결정해…
AR(1) 계수 너무 커서 탈출 불가."
I(차분) 부분
"내 감정은 차분해야 안정됨.
한 번 차분했더니 여전히 trend가 남아 있어."
MA(이동평균) 부분
"내 마음의 노이즈를 줄이려면…
MA(1) 필터가 필요해, 아니면 폭주함."
3️⃣ VAR 모형(벡터 자기회귀) 유머 3가지
다변량 연애
"우리 관계를 VAR로 모델링하면…
너뿐만 아니라 친구, 가족, 날씨까지 영향력 포함해야 함."
충격반응 함수
"내 마음에 충격을 주면?
impulse response가 며칠 동안 계속 나타나."
공선성 문제
"우리 둘 다 너무 닮아서…
변수들 간 다중공선성이 생김, 해석이 어렵다."
4️⃣ 예측방법론(Forecasting) 유머 3가지
점추정 vs 구간추정
"내 마음이 미래에 변할 걸 예측한다고?
point forecast는 너무 위험하고, interval forecast가 안전해."
모델 비교
"ARIMA vs 지수평활법?
결국 둘 다 날 이해 못 하면 무용지물."
오차 분석
"예측 오차가 크다고?
RMSE가 아니라 내 마음의 unpredictability 때문이야."
💡 요약 포인트:
시계열 분석 → 추세, 계절성, 자기상관, 정상성
ARIMA → AR, I, MA 구성 요소
VAR → 다변량, 충격반응, 공선성
예측방법론 → point vs interval forecast, 모델 비교, 오차
다변량분석(Multivariate Analysis)**과 **데이터 마이닝(Data Mining)**에서 통용되는 유머 3가지씩 정리해드릴게요.
데이터 분석 전공자라면 공감할 만한 nerdy 농담입니다.
1️⃣ 다변량분석(Multivariate Analysis) 유머 3가지
주성분분석(PCA)
"내 감정을 PCA로 줄이면?
결국 가장 중요한 component 하나로 다 설명됨."
상관관계 문제
"우리 둘의 관계를 다변량 분석했더니…
변수는 많지만 상관계수는 0.01, 별 영향 없대."
클러스터링
"친구들 사이에서 내 포지션을 클러스터링했더니…
결국 혼자 outlier로 분류됨."
2️⃣ 데이터 마이닝(Data Mining) 유머 3가지
의사결정나무(Decision Tree)
"내 인생을 의사결정나무로 모델링하면?
leaf node에서 늘 길을 잃어."
연관규칙(Association Rule)
"맥주와 기저귀가 연관 있다고?
내 연애 패턴도 연관규칙으로 설명될까?"
군집분석(Clustering)
"데이터를 클러스터링했더니…
내 마음은 모든 cluster에서 중심과 가장 먼 outlier."
💡 포인트 요약
다변량분석: PCA, 상관관계, 클러스터링 → 변수 많고 관계 복잡
데이터 마이닝: Decision Tree, Association Rule, Clustering → 패턴 찾기, 규칙, 이상치
프로그래밍 언어별(파이썬, R, SQL)**로 통용되는 유머 3가지씩 정리해드릴게요.
데이터 분석가, 데이터 과학자, 혹은 개발자라면 공감할 수 있는 nerdy 농담입니다.
1️⃣ 파이썬(Python) 유머 3가지
인덴트(Indentation) 오류
"내 인생이 Python이라면…
들여쓰기가 하나만 잘못돼도 모든 게 망가짐."
None과 Null
"너 없는 내 삶은 Python에서 None과 같아…
아무 것도 아닌 존재."
라이브러리 의존성
"numpy, pandas, scikit-learn까지 다 설치했는데…
결국 import error가 날 때가 제일 슬퍼."
2️⃣ R 언어(R) 유머 3가지
factor 문제
"범주형 변수를 factor로 바꿨더니…
내 감정도 levels에 갇혀 버렸어."
패키지 설치 실패
"install.packages('ggplot2') 실패?
내 인생도 에러 메시지처럼 복잡해."
NA 처리
"데이터셋의 NA처럼, 내 연애에도 missing value가 많아."
3️⃣ SQL 유머 3가지
JOIN 농담
"너와 나를 INNER JOIN 하면?
결국 공통된 친구만 남음."
WHERE 조건
"내 마음을 찾는 쿼리:
SELECT * FROM 나 WHERE 마음='너에게만';"
NULL 문제
"사랑 없는 사람과 JOIN하면?
결과는 항상 NULL."
💡 포인트 요약
Python: Indentation, None, 라이브러리 의존성
R: Factor, NA, 패키지 설치 문제
SQL: JOIN, WHERE, NULL
SAS, SPSS, Excel에서 사용되는 유머 3가지씩 준비했습니다.
통계분석가, 데이터 분석가라면 공감할 수 있는 nerdy 농담입니다.
1️⃣ SAS 유머 3가지
데이터 스텝(Data Step)
"SAS에서 데이터 스텝이 실패하면?
내 인생 스텝도 stop됨."
PROC PRINT
"PROC PRINT를 돌렸더니 내 감정이 그대로 출력됨.
하지만 변수명이 너무 많아 이해불가."
라이브러리 설정
"LIBNAME을 설정 안 했더니…
내 마음도 어디에 저장됐는지 모름."
2️⃣ SPSS 유머 3가지
코드북 문제
"SPSS에서 변수 코드북이 잘못되면?
내 연애 기록도 의미를 잃음."
데이터 변환(Transform)
"Transform → Compute Variable?
내 감정도 계산하고 싶지만, 공식이 없음."
Missing Values
"Missing Values 처리 안 하면…
결과도 내 마음처럼 불확실함."
3️⃣ Excel 유머 3가지
#DIV/0! 오류
"사랑을 계산하려다 #DIV/0!
…왜냐하면 내 마음은 0으로 나누는 중."
VLOOKUP 문제
"너를 찾으려 VLOOKUP 했더니 #N/A
…매칭되는 값이 없대."
피벗 테이블(Pivot Table)
"내 감정을 요약하려 피벗 테이블을 만들었더니
너무 많은 category로 복잡해짐."
💡 포인트 요약
SAS → 데이터 스텝, PROC, 라이브러리 문제
SPSS → 변수 코드, 변환, 결측값 처리
Excel → 수식 오류, VLOOKUP, 피벗 테이블
통계조사방법론, 여론조사, 빅데이터 분석, 표본조사, 생물통계학, 실험계획, 수리통계학에서 통용되는 유머 3가지씩 준비했습니다.
통계학자, 데이터 분석가, 연구자라면 공감할 수 있는 nerdy한 농담들입니다.
1️⃣ 통계조사방법론(Survey Methodology) 유머 3가지
질문 설계
"설문지가 너무 길면?
응답자는 halfway에서 이미 '무응답' 상태."
편향(Bias)
"내 마음을 설문조사했더니…
self-report bias가 너무 심함."
응답률
"100명에게 설문을 보냈는데 10명만 답함.
내 연애 설문도 마찬가지…"
2️⃣ 여론조사(Public Opinion Survey) 유머 3가지
샘플링 오류
"지지율 조사했더니 50%…
하지만 non-response bias 때문에 10%만 믿어야 함."
추세 vs 잡음
"여론조사 결과를 보면…
trend는 알 수 없고 noise만 보인다."
표본대표성
"SNS 설문으로 1000명 조사했더니…
결국 그들은 내 친구들과 비슷함."
3️⃣ 빅데이터 분석(Big Data Analytics) 유머 3가지
데이터 폭발
"데이터가 너무 많아…
내 컴퓨터도 'MemoryError' 발생."
잡음(noise) vs 신호(signal)
"빅데이터 속에서 중요한 건 signal,
나머지는 그냥 내 마음의 잡음과 같아."
과적합(Overfitting)
"모델이 너무 잘 맞아서?
결국 새로운 데이터에는 망함. 내 계획처럼."
4️⃣ 표본조사(Sampling) 유머 3가지
표본 크기
"표본이 너무 작으면?
내 결론도 신뢰할 수 없음."
대표성
"내 친구 3명으로 전국 인구를 추정하려고?
무리한 sampling이야."
무작위 추출(Random Sampling)
"내 마음을 고르려 random sampling 했더니…
항상 틀린 사람만 뽑힘."
5️⃣ 생물통계학(Biostatistics) 유머 3가지
생존분석(Survival Analysis)
"내 연애 관계의 생존곡선을 그렸더니…
median survival time이 너무 짧음."
위험비(Hazard Ratio)
"Hazard Ratio가 2라면?
내 마음이 두 배로 위험해짐."
무작위배정(Randomization)
"임상시험처럼 내 연애도 randomization해야 함.
아니면 bias 발생."
6️⃣ 실험계획법(Design of Experiments) 유머 3가지
요인(Factor)
"연애에 영향을 주는 요인이 너무 많아…
factorial design 없이는 분석 불가."
블록설계(Block Design)
"친구 그룹마다 블록을 나눴더니…
내 마음도 블록별로 차이가 남."
반복(Replication)
"실험 반복 안 하면?
결과는 신뢰도 낮음, 내 사랑도 마찬가지."
7️⃣ 수리통계학(Mathematical Statistics) 유머 3가지
확률분포
"내 연애확률은 Bernoulli…
성공 = 너와 사귐, 실패 = heartbreak."
추정(Estimation)
"내 마음의 진짜 평균을 추정하려면?
sample mean만으로는 부족함."
가설검정(Hypothesis Testing)
"귀무가설: '너는 나를 좋아하지 않는다'
대립가설: '너는 나를 좋아한다'
p-value가 낮으면? 승인!"
💡 포인트 요약
조사/표본/여론: 편향, 응답률, 대표성, 샘플링 오류
빅데이터: 과적합, noise, signal, 메모리
생물통계/실험계획: 생존분석, hazard ratio, randomization, factorial design
수리통계: 확률분포, 추정, 가설검정
비정형데이터분석, 베이즈통계학, 이산수학, 선형대수에서 통용되는 유머 3가지씩 정리해드릴게요.
데이터 분석, 수학, 통계 전공자라면 특히 공감할 만한 nerdy 농담입니다.
1️⃣ 비정형데이터 분석(Unstructured Data Analysis) 유머 3가지
텍스트 마이닝
"텍스트 데이터 분석하다 보면…
내 감정까지 tokenization해야 함."
노이즈가 너무 많음
"SNS 데이터 분석?
signal은 1%, noise는 99%, 내 인생처럼."
정규화 어려움
"텍스트, 이미지, 오디오…
모든 데이터를 정규화하려다 머리가 터질 지경."
2️⃣ 베이즈 통계학(Bayesian Statistics) 유머 3가지
사전 확률(Prior)
"내 연애 성공 확률?
사전 확률을 너무 낮게 잡았더니 희망이 없음."
사후 확률(Posterior)
"데이터를 보고 posterior를 계산했더니…
여전히 내 마음을 설명하기엔 부족함."
MCMC
"내 마음의 posterior sampling?
Markov Chain을 돌려도 convergence가 안 됨."
3️⃣ 이산수학(Discrete Mathematics) 유머 3가지
그래프 이론
"내 친구 네트워크를 그래프로 나타냈더니…
나는 항상 leaf node."
조합 문제
"내 연애 후보 조합이 너무 많아서…
factorial로 계산해야 함."
집합론
"너와 나의 공통 관심사?
intersection이 empty set임…"
4️⃣ 선형대수(Linear Algebra) 유머 3가지
행렬곱(Matrix Multiplication)
"너와 나의 관계를 행렬곱으로 표현하면…
결과는 항상 예측 불가."
역행렬(Inverse Matrix)
"내 마음을 되돌리려면?
역행렬을 찾아야 하지만 존재하지 않아."
특이행렬(Singular Matrix)
"내 인생이 singular matrix라서…
어떤 문제도 해결 불가."
💡 포인트 요약
비정형 데이터: 텍스트, 이미지, 노이즈, 정규화 문제
베이즈 통계: Prior, Posterior, MCMC, 수렴(convergence)
이산수학: 그래프, 조합, 집합론
선형대수: 행렬곱, 역행렬, 특이행렬
확률과정, 확률모형, 시뮬레이션, 품질관리, 신뢰성공학에서 통용되는 유머 3가지씩 정리했습니다.
통계, 데이터 분석, 공학 전공자라면 공감할 만한 nerdy 농담이에요.
1️⃣ 확률과정(Stochastic Processes) 유머 3가지
마르코프 과정(Markov Process)
"내 연애도 마르코프 과정…
현재 상태만 중요하고 과거는 잊혀짐."
포아송 과정(Poisson Process)
"사랑의 이벤트 발생이 Poisson?
아무 예고 없이 random하게 터짐."
위너 과정(Wiener Process, Brownian Motion)
"내 마음은 위너 과정…
계속 움직이지만 어디로 갈지 모름."
2️⃣ 확률모형(Probability Models) 유머 3가지
베르누이 확률(Bernoulli)
"사랑 성공 = 1, 실패 = 0
내 연애는 Bernoulli 시행 같음."
정규분포(Normal Distribution)
"내 감정은 정규분포…
mean = 너, variance = 마음의 흔들림."
조건부 확률(Conditional Probability)
"P(너 좋아함 | 내가 잘했음)?
항상 예측불가."
3️⃣ 시뮬레이션(Simulation) 유머 3가지
몬테카를로 시뮬레이션
"내 연애 가능성을 Monte Carlo로 계산했더니…
convergence가 너무 느림."
랜덤 샘플링
"너를 만날 확률을 random sampling했더니
항상 틀린 사람만 나옴."
시뮬레이션 반복
"몇 번 반복해도 outcome은 예측불가…
현실과 simulation이 다름."
4️⃣ 품질관리(Quality Control) 유머 3가지
관리도(Control Chart)
"내 삶의 control chart?
upper limit 넘으면 stress, lower limit 밑이면 depression."
결함율(Defect Rate)
"내 연애 관계의 defect rate?
너무 높아 계속 개선 필요."
SPC(Statistical Process Control)
"내 하루를 SPC로 관리하면?
process capability가 항상 부족."
5️⃣ 신뢰성공학(Reliability Engineering) 유머 3가지
MTBF(Mean Time Between Failures)
"내 연애의 MTBF?
너무 짧아서 항상 고장 직전 느낌."
고장률(Failure Rate)
"사랑도 failure rate가 있음…
stress 순간마다 λ가 증가."
생존함수(Survival Function)
"우리 관계의 survival function을 그려봤더니
median survival이 짧음."
💡 포인트 요약
확률과정 → 마르코프, 포아송, 위너 과정
확률모형 → Bernoulli, Normal, 조건부 확률
시뮬레이션 → Monte Carlo, 랜덤 샘플링, 반복
품질관리 → 관리도, defect rate, SPC
신뢰성공학 → MTBF, failure rate, survival function
수리통계학(Mathematical Statistics)**을 주제로 한 유머 10가지를 정리했습니다.
통계 전공자, 데이터 분석가, 연구자라면 공감할 만한 nerdy 농담입니다.
1️⃣ 확률분포
"내 연애확률은 Bernoulli…
성공 = 너와 사귐, 실패 = heartbreak."
2️⃣ 추정(Estimation)
"내 마음의 진짜 평균을 추정하려면?
sample mean만으로는 부족함."
3️⃣ 가설검정(Hypothesis Testing)
"귀무가설: '너는 나를 좋아하지 않는다'
대립가설: '너는 나를 좋아한다'
p-value가 낮으면? 승인!"
4️⃣ 신뢰구간(Confidence Interval)
"내 마음의 신뢰구간 95%…
하지만 항상 너의 마음은 그 밖에 있음."
5️⃣ 표본분포(Sampling Distribution)
"내 감정을 표본분포로 표현하면?
sample 하나로 전체를 다 설명하기는 힘들어."
6️⃣ 최대우도추정(MLE)
"MLE로 내 마음의 진짜 parameter를 추정하려 했는데…
likelihood가 너무 flat해서 의미가 없음."
7️⃣ 충분통계량(Sufficient Statistic)
"내 모든 감정을 요약할 충분통계량이 있다면?
결국 sample mean 하나로 충분해야 할 텐데…"
8️⃣ 베르누이 시행(Bernoulli Trial)
"사랑도 Bernoulli 시행 같아…
성공 확률이 낮아서 매번 긴장됨."
9️⃣ 독립성(Independence)
"우리 둘 사이의 감정이 독립적이면 좋겠는데…
항상 서로 영향을 주지."
🔟 공분산(Covariance)
"너와 나의 감정을 공분산으로 계산하면?
양수 → 같이 행복, 음수 → 같이 울음, 0 → 서로 무관… 내 현실은 음수."
💡 포인트 요약
확률/분포: Bernoulli, sample, 표본분포
추정/검정: MLE, 충분통계량, 신뢰구간, 가설검정
상관/독립: 공분산, 독립성
