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T검증, 비모수 검증 이론 (심리학)2025.01.121. t 검증 t 검증은 두 표본의 평균 차이를 검증하는 통계 방법으로, t 분포는 자유도에 의해 규정되며 자유도가 증가할수록 z 분포에 근접합니다. t 검증의 사용 조건은 종속변수가 등간척도 이상, 표본이 무선적이고 독립적, 모집단이 정규분포, 모집단이 동질적이어야 합니다. 단일표본 t 검증, 독립표본 t 검증, 대응표본 t 검증 등의 공식이 있으며, t 검증의 크기에 대한 지표로 오메가 자승이 사용됩니다. 또한 t 검증의 신뢰구간 추정이 가능합니다. 2. 비모수 검증 비모수 검증은 정규성이나 등분산성 가정이 위반되거나 자료가 명...2025.01.12
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중심극한정리에 대하여 설명하시오2025.01.141. 중심극한정리의 개념 중심극한정리는 표본 평균의 분포에 관한 이론으로, 모집단이 어떤 분포를 따르더라도 충분한 크기의 표본을 추출할 경우 표본 평균의 분포가 정규분포에 근사하게 된다는 것을 보여준다. 이는 통계학에서 매우 중요한 개념으로, 다양한 분야에서 실용적으로 활용된다. 2. 중심극한정리의 적용 중심극한정리는 가설 검정, 신뢰구간 추정, 회귀분석, 분산 분석 등 다양한 통계적 분석 기법에서 활용된다. 이를 통해 현실 세계의 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하여 의사 결정에 도움을 줄 수 있다. 3. 중심극한정리의 한계 중심...2025.01.14
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조사방법론_양적분석기법의 의의와 학습 필요성을 논하시오.2025.05.021. 양적 분석기법의 의의 양적 분석기법에는 시뮬레이션 기법, 베이지안 기법, 귀납적 통계분석, 행렬분석, 게임이론 등이 있다. 이러한 기법들은 통계적 일반화와 변화 예측이 가능하고 객관성을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 2. 양적 분석기법 학습의 필요성 양적 분석기법을 학습하는 것이 필요한 이유는 다음과 같다. 첫째, 연구문제 선정과 연구방법 선택에 있어서 중요하다. 둘째, 양적 분석기법에는 기본적인 개념과 단계별 이해가 필요하다. 셋째, 연구자 본인의 관심사에 따라 종속변수와 독립변수를 정하고 이를 바탕으로 연구방법을 공부할 ...2025.05.02
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방송통신대학교 통계데이터학과)바이오통계학 중간과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 모집단, 표본, 모수, 통계량 모집단은 우리가 알고 싶은 대상 전체를 의미하며, 표본은 모집단의 일부를 실제로 관측한 것을 말한다. 모수는 모집단 전체의 특성을 나타내는 값이고, 통계량은 표본의 특성을 나타내는 값이다. 이 문제에서 모집된 만 7세 아동 100명은 표본에 해당한다. 2. 히스토그램 그리기 R 프로그래밍을 이용하여 수축기 혈압(SBP)의 분포를 나타내는 히스토그램을 그렸다. 이를 통해 데이터의 분포 특성을 시각적으로 확인할 수 있다. 3. 중앙값 구하기 R 프로그래밍을 이용하여 이 데이터에 포함된 156명 전체의...2025.01.26
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두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정의 실제 응용2025.05.121. 두 모집단의 비율 차이 가설검정 이번 과제에서는 두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정을 다룹니다. 귀무가설(H0)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 없다'이고, 대립가설(H1)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 있다'입니다. 표본 크기 n=100인 t-검정을 이용하여 유의수준 α=0.05에서 p값이 0.001 이하이면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하며, 그 이상이면 귀무가설을 채택하게 됩니다. 2. 두 모집단 비율 차이 검정의 실제 응용 두 모집단 간의 비율 차이를 검정하는 방법은 성별, 연령, 지역 등 다양한 기준에 ...2025.05.12
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동국대 경영통계 알렉스 (ALEKS) 자료2025.01.101. Box-and-Whisker 그래프 주어진 17개의 숫자로 box-and-whisker 그래프를 구성하는 방법에 대해 설명합니다. 가장 작은 숫자, 가장 큰 숫자, 중간값(50%), 25% 위치의 숫자, 75% 위치의 숫자를 찾아 그래프를 그립니다. 2. 평균 및 표준편차 계산 주어진 17개의 숫자로 평균과 표준편차를 계산하는 방법을 설명합니다. 평균은 11114666777777777797101010101010101011111212121212127.6666666677.8888888898.22222222283이고, 표준편차는 5...2025.01.10
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2024년 1학기 방송통신대 기말과제물 - 행정계량분석2025.01.251. 확률변수의 개념 및 확률변수와 표본평균 간의 관계 확률변수(確率變數, random variable)란 확률실험에서 나타나는 기본결과에 특정한 수치를 부여한 것을 말한다. 확률변수는 이산형(discrete)과 연속형(continuous)으로 구분된다. 표본평균도 확률변수이며, 표본을 추출할 때마다 표본평균은 다른 값을 가질 것이다. 이는 표본평균이 추출한 확률변수값의 평균이기 때문이다. 2. 확률변수 Y의 표준편차와 새로운 확률변수 Z의 분산 확률변수 Y에 일정한 상수 k를 곱한 확률변수의 표준편차는 원래의 표준편차 σ에 상수 ...2025.01.25
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시장조사론 - 표본의 크기와 정규분포, 가설검정, 통계검정 오류2025.04.281. 표본의 크기와 정규분포 표본의 크기(n)가 증가함에 따라 표본평균이나 비율의 분포가 정규분포에 근접해가는 현상을 중심극한정리라고 한다. 이는 어느 모집단에서 크기가 N개인 표본을 뽑고 평균을 구하는 행위를 반복하면 표본에 대한 평균값이 여러 개 나오게 되는데, 표본의 크기가 커질수록 분포 모양과 관계없이 정규분포에 가까워지는 현상이 나타나기 때문이다. 2. 가설검정 4단계 가설검정을 위한 4단계 과정은 다음과 같다. 1) 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)을 수립한다. 2) 검정을 위한 표본을 추출한다. 3) 확률 실험을 설계한...2025.04.28
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로널드 피셔와 제레지 네이만의 통계학 업적과 교류2025.01.241. 로널드 피셔의 업적 로널드 피셔는 통계적 유의성 개념과 최대 우도 추정법을 도입하여 통계학의 발전에 기여했다. 그의 연구는 실험 설계와 데이터 분석의 기초를 마련하는 데 중요한 역할을 했다. 2. 제레지 네이만의 업적 제레지 네이만은 네이만-피셔-피어슨 가설 검정 이론을 개발하여 통계적 가설 검정의 체계적인 절차를 확립했다. 이를 통해 통계적 의사결정의 명확한 기준을 제시했다. 3. 피셔와 네이만의 교류 및 논쟁 피셔와 네이만은 통계적 가설 검정 이론을 둘러싸고 활발한 논쟁을 벌였다. 이는 통계학의 이론적 토대를 강화하고 다양...2025.01.24
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행정계량분석 과제물 - 15문제 풀이하기2025.01.251. 확률변수 확률변수란 특정 사건이 일어날 가능성의 척도로 정의되는 실수값을 갖는 변수이다. 확률변수와 표본평균의 관계는 표본평균이 확률변수의 특성을 반영하고 확률분포에 대한 정보를 제공한다는 것이다. 특히 중심극한정리에 따르면 표본평균은 충분히 큰 표본을 사용할 때 모집단의 확률분포에 가깝게 수렴하게 된다. 2. 확률변수 변환 확률변수 Y에 상수 5를 곱하여 새로운 확률변수 Z를 만들면, Z의 분산은 Y의 분산에 5의 제곱을 곱한 값이 된다. 즉, Var(Z) = 5^2 * Var(Y)가 성립한다. 3. 정규분포 확률 계산 정규...2025.01.25
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