더움바다의 일상

기본적인 구성은 MVC 아키텍처와 동일하나 몇가지 차이점이 존재한다. Model앱의 데이터와 비즈니스 로직을 관리.데이터의 상태를 정의하고 이를 변경하는 기능 제공.View사용자에게 데이터를 시각적으로 표시하는 역할.Model의 데이터를 기반으로 UI를 렌더링.MVC의 View와 달리 MVP의 View는 데이터를 단순 표시하는 역할만 담당Presenter사용자 입력(이벤트)을 받아 Model과 View를 조율.Model에서 데이터를 가져오거나 수정하고, View에 전달하여 화면을 업데이트.MVC의 Controller는 View와 1:n 관계가 가능하나 MVP의 Presenter는 View와 1:1 관계이다.  MVCMVP사용자 입력 처리Controller가 처리View가 Presenter에 전달View..

Model앱의 데이터와 비즈니스 로직을 관리.데이터의 상태를 정의하고 이를 변경하는 기능 제공.// 유저 모델class UserModel { constructor() { this.users = []; } // 데이터 추가 addUser(user) { if (user.name && user.email) { this.users.push(user); } else { throw new Error('유효하지 않은 사용자 데이터'); } } // 데이터 수정 updateUser(id, updatedData) { const userIndex = this.users.findIndex((user) => user.id === id); if (userIndex ..

CSRCSR은 웹 페이지의 렌더링을 클라이언트, 즉 사용자의 브라우저에서 수행하는 방식입니다. 서버는 최소한의 HTML과 필요한 JavaScript 파일을 전송하고, 브라우저는 이 JavaScript를 실행하여 동적으로 페이지를 구성합니다. 사용자가 웹 페이지를 요청하면, 서버는 기본적인 HTML과 JavaScript 파일을 클라이언트에 전송합니다.브라우저는 수신한 JavaScript를 실행하여 필요한 데이터를 서버의 API로부터 가져옵니다.가져온 데이터를 사용하여 브라우저에서 동적으로 HTML을 생성하고 화면에 표시합니다.장점부드러운 사용자 경험: 페이지 전환 시 전체 페이지를 다시 로드하지 않고 필요한 부분만 업데이트하므로, 애플리케이션이 더 빠르고 부드럽게 동작합니다.서버 부하 감소: 클라이언트에서..

1. 정의F분포(F-Distribution)는 두 독립적인 카이제곱분포를 각각 자유도로 나눈 값의 비율로 정의되는 확률분포입니다. F분포는 주로 분산분석(ANOVA)와 회귀분석에서 모델 간의 분산 차이를 비교할 때 사용됩니다.수학적 정의는 다음과 같습니다:\[F = \frac{\frac{X_1}{d_1}}{\frac{X_2}{d_2}}\]여기서:- \( X_1 \sim \chi^2(d_1) \): 자유도 \( d_1 \)를 가지는 카이제곱분포를 따르는 확률변수.- \( X_2 \sim \chi^2(d_2) \): 자유도 \( d_2 \)를 가지는 카이제곱분포를 따르는 확률변수.- \( d_1 \): 분자의 자유도 (자유도1).- \( d_2 \): 분모의 자유도 (자유도2).F분포는 0 이상의 값을 가지..

1. 정의카이제곱분포(Chi-Square Distribution)는 통계학에서 매우 중요한 분포로, 주로 가설 검정과 분산 분석에 사용됩니다. 이 분포는 서로 독립적인 표준정규분포를 따르는 확률변수 \( Z_1, Z_2, ..., Z_k \)의 제곱합으로 정의됩니다.수학적 정의는 다음과 같습니다:\[X = \sum_{i=1}^{k} Z_i^2\]여기서:- \( Z_i \)는 표준정규분포 \( N(0, 1) \)를 따르는 독립적인 확률변수입니다.- \( k \)는 자유도(degree of freedom)라고 하며, 카이제곱분포의 형태를 결정하는 중요한 매개변수입니다.카이제곱분포는 항상 0 이상의 값을 가지며, 자유도가 증가할수록 분포의 형태가 정규분포에 가까워집니다.2. 기댓값과 증명기댓값(E[X]):카이..