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중심극한정리 이용 추정2024.09.131. 중심극한정리 1.1. 중심극한정리의 개념 중심극한정리(Central Limit Theorem)란 표본의 크기가 충분히 크면 표본 평균의 분포가 정규 분포에 근사한다는 이론이다. 이는 통계학에서 매우 중요한 개념으로 여겨진다. 모집단이 어떤 분포를 따르더라도 충분한 크기의 표본을 추출할 경우, 그 표본 평균의 분포는 정규분포에 근사하게 된다. 이는 실제 데이터 분석에서 매우 유용한데, 정규분포는 많은 경우 현실 세계의 다양한 현상을 잘 설명할 수 있기 때문이다. 실제 데이터는 다양한 확률 분포를 따를 수 있지만, 중심극한...2024.09.13
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경영의사결정론에서 적용하는 변수의 종류들을 나열하고 그 특징들을 요약해줘2024.10.081. 통계 1.1. 통계의 개념 통계학(Statistics)이란 간단히 이야기해 어떤 집단을 대상으로 해서 수집된 자료를 정리하고 요약하며 다시 정리 요약된 그러한 자료들을 수나 양으로 표시하는 학문의 분야를 의미한다. 이렇게 수나 양으로 산출된 최종의 데이터는 모든 불확실한 현 상황 판단의 기초가 되기도 하며 미래에 대한 예측 또한 가능케 해준다. 또한 통계란 말의 사전적 의미를 알아보면 '통계란 수많은 관찰의 결과로써 얻어지는 숫자. 일정한 때와 장소에 서 발생하는 일정한 집단적 현상을 그 현상의 부분 하나하나에 대해 대량...2024.10.08
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Adsp2024.11.011. 데이터 이해 1.1. 데이터의 유형 1.1.1. 정성적 데이터 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되는 데이터이다. 정성적 데이터는 언어나 문자로 기록되어 있기 때문에 데이터의 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모된다. 반면 정량적 데이터는 수치, 도형, 기호 등으로 표현되어 정형화되어 있기 때문에 정량적 데이터의 처리에는 상대적으로 적은 비용이 든다. 정성적 데이터는 표현력이 뛰어나지만 데이터의 표현 방식이 다양하여 데이터를 표준화하기 어렵다는 단점이 있다. 또한 분석을 위해서는 데이터를 정량화하는 과정이 필요하다. ...2024.11.01
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고등수학 확률과 통계 의학 연계2024.10.181. 의학에서의 확률과 통계 응용 1.1. 질병 예측 의학에서 확률과 통계는 질병 예측에 있어서 매우 중요한 도구로 활용된다. 질병 예측은 특정 질병이 발생할 가능성을 미리 파악하여 적절한 예방 조치를 취하거나 조기 진단을 할 수 있게 해준다. 이를 통해 질병으로 인한 사회적 비용을 줄이고 환자의 건강과 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 의학에서 질병 예측 모델은 다양한 확률적 기법을 활용하여 개발된다. 대표적으로 로지스틱 회귀 분석, 베이지안 네트워크, 의사결정나무 등이 사용된다. 이러한 모델들은 환자의 나이, 성별, 가족력, 생...2024.10.18
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가설검정절차2024.12.111. 질문지 작성, 표집, 가설검정 1.1. 질문지 작성 1.1.1. 폐쇄형 질문과 개방형 질문 폐쇄형 질문은 질문에 대한 응답 범주가 제한되어 있는 유형의 질문이다. 이러한 폐쇄형 질문의 장점은 질문에 대한 응답이 어느 정도 구조화되어 있어 후에 자료 분석이 용이하다는 것이다. 또한 코딩 과정을 단축할 수 있고, 응답자가 대답을 피하기 어렵게 만들 수 있다는 장점이 있다. 반면 단점으로는 응답자에게 고정된 보기가 제공되어 응답자가 한정적인 판단을 하게 될 수 있다는 것이다. 또한 연구자가 모든 가능한 응답을 제시하기 어렵다는...2024.12.11
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나이브 베이즈2024.11.111. 인공지능 활용 방안 1.1. 인공지능기술 관련 개념 인공지능은 인간의 지적 능력의 일부 혹은 전체 능력을 인공적으로 구현한 것이다. 인공지능의 대표적인 하위 개념으로는 기계학습, 인공신경망, 딥러닝 등이 있다. 기계학습은 인공 뉴런들이 겹겹이 연결된 인공신경망을 구성하는 기본 층인 딥러닝을 바탕으로, 정보를 입력받아 이를 활용하여 스스로 학습하는 것을 의미한다. 이러한 복합적인 내용이 인공지능 기법이라고 할 수 있다. 인공지능 기법에는 여러 가지가 있으며, 대표적인 것으로 선형회귀분석, 나이브 베이지안 기법, 의사결정나무...2024.11.11
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Adsp2024.11.121. 데이터 이해 1.1. 데이터의 유형 1.1.1. 정성적 데이터 정성적 데이터는 언어나 문자로 표현되는 데이터로, 데이터의 저장과 검색, 분석에 많은 비용이 소모된다. 정성적 데이터는 주관적이고 정성적인 내용을 기술하며, 숫자나 도형, 기호로 표현되지 않는다. 예를 들어 "회사 매출이 증가했다"와 같은 문장은 정성적 데이터에 해당한다. 이처럼 정성적 데이터는 사람의 경험, 생각, 의견 등을 언어나 텍스트로 표현한 데이터이다. 정성적 데이터는 기존의 정량적 데이터로는 파악할 수 없는 다양한 사회문화적 맥락을 포함하고 있어 깊이...2024.11.12
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마케팅조사론 기술통계2024.11.121. 마케팅 조사 방법 1.1. 탐색적 조사 1.1.1. 정의와 특징 탐색적 조사는 새로운 아이디어와 가능성 있는 가설을 발견하기 위한 목적으로 수행되는 조사 방법이다. 기존 지식과 가설을 검증하기보다는 문제를 발견하고 문제 해결을 위한 방안을 찾아내는 데 적합한 방법이다. 자유로운 인터뷰, 집단 디스커션, 관찰, 현장조사 등의 방법을 사용한다. 이를 통해 새로운 아이디어와 가능성 있는 가설을 발견할 수 있고, 대상자의 실제 의견과 생각을 파악할 수 있다. 하지만 조사 결과의 일반화가 어렵고, 통계적 분석이 불가능하며, 결과의...2024.11.12
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회귀분석2024.11.021. 마케팅조사 1.1. 상관관계와 인과관계 상관관계는 두 변수 사이의 선형적 관계를 나타내는 개념이다. 두 변수가 상관관계가 있다는 것은 한 변수의 값이 변하면 다른 변수의 값도 변화한다는 의미이다. 하지만 상관관계가 있다고 해서 두 변수 사이에 필연적인 인과관계가 존재한다고 말할 수는 없다. 인과관계는 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 유발하는 것을 의미한다. 예를 들어, 독서량과 국어 성적의 관계를 살펴보면, 두 변수는 상관관계를 가질 수 있다. 독서량이 많은 학생이 국어 성적이 좋을 것으로 기대할 수 있기 때문이다....2024.11.02
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통계학과2024.09.021. 통계 데이터 분석 및 가설검정 1.1. R을 이용한 히스토그램, 점그림, 줄기-잎그림 분석 R을 이용한 히스토그램, 점그림, 줄기-잎그림 분석이다. 남녀 별 입사시험 성적 데이터를 R을 사용하여 분석한 결과를 살펴보면 다음과 같다. 먼저 히스토그램을 그려본 결과, 남자의 평균 성적은 67.73, 여자의 평균 성적은 68.65로 나타났다. 남자의 경우 성적 범위가 40점에서 98점까지 매우 넓게 분포하고 있어 표준편차(15.872)가 여자의 표준편차(6.201)보다 크게 나타났다. 다음으로 점그림(산점도)을 그려본 결과...2024.09.02