총 114개
-
이산확률분포에 대하여 요약 정리하시오2025.01.201. 이산확률분포의 개념 이산확률분포(Discrete probability distribution)란 확률변수의 두 가지 종류 중 하나인 이산확률변수의 확률이 어떻게 분포(Distribution)되어 있는지를 나타내는 것이다. 이산확률분포는 주로 그래프의 형태로 나타내는데, 이외에도 표의 형태 또는 방정식의 형태 등으로도 나타날 수 있다. 이때 이산확률변수란 그 확률변수가 유한하거나, 또는 무한수열의 값을 가지는 바 각각의 값을 셀 수 있다. 2. 이산확률분포와 연속확률분포 이산확률분포와 대조적인 개념은 연속확률분포(Continuo...2025.01.20
-
경영통계학 ) 최근 1년간 개봉한 영화 30개 분석2025.01.291. 영화 상영 시간 분석 최근 1년간 개봉한 영화 30개의 상영 시간 데이터를 수집하여 분석하였습니다. 빈도분포표와 히스토그램을 작성하여 데이터의 분포를 확인하였고, 평균, 중앙값, 최빈값을 계산하여 중심 경향성을 분석하였습니다. 중앙값이 가장 좋은 중심 측정치라고 판단하였는데, 그 이유는 중앙값이 특이값의 영향을 받지 않고 데이터의 중심을 잘 나타내기 때문입니다. 또한 데이터를 표준화하여 특이값을 확인한 결과, 1개의 특이값이 발견되었습니다. 1. 영화 상영 시간 분석 영화 상영 시간 분석은 영화 산업에서 매우 중요한 부분입니다...2025.01.29
-
척도의 종류와 예시 설명2025.01.191. 척도의 종류 경영통계학에서 사용되는 척도의 종류를 서술하고, 각각의 척도를 예를 들어 설명하였습니다. 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도 등 다양한 척도 유형과 그 특징, 활용 사례 등을 자세히 다루었습니다. 2. 설문지 구성 가상의 건조기 사용자 설문조사를 예로 들어, 각 척도 유형에 맞는 설문 문항을 구체적으로 제시하였습니다. 성별, 제품 사용 경험, 만족도 등 다양한 주제의 설문 문항을 통해 척도 활용 방법을 상세히 설명하였습니다. 3. 설문지 설계 시 고려사항 설문지 설계 시 신뢰성 확보, 독립변수와 종속변수 간 ...2025.01.19
-
확률변수와 겹합확률분포, 확률분포에 대한 학습2025.01.201. 이산확률분포 이산 확률 분포는 확률 변수가 유한개의 값 또는 셀 수 있는 무한개의 값만을 취하는 분포로서 정의됩니다. 이산확률분포에는 베르누이분포, 이항분포, 기하분포, 음이항분포, 포아송분포, 초기하분포, 다항분포 등 총 7가지 종류가 있습니다. 2. 연속확률분포 연속확률변수는 확률변수의 값이 연속적인 값을 취하는 확률분포입니다. 연속확률분포의 예로는 정규분포, 표준정규분포, 스튜던트 t분포, f분포, 카이제곱분포 등이 있습니다. 연속확률분포는 확률밀도함수로 표현되며, 이산확률분포와 달리 P(X=x)의 형태로 확률을 표현할 ...2025.01.20
-
A백화점 고객 대기시간 분석2025.04.271. 평균, 중앙치, 최빈치 자료의 평균, 중앙치, 최빈치를 계산하였다. 평균은 0.556분, 중앙치는 2.7분, 최빈치는 2.6분으로 나타났다. 이 중 중앙치가 가장 적절한 대푯값으로 판단되었는데, 그 이유는 평균은 극단값의 영향을 받을 수 있고, 최빈치는 자료 수가 적을 경우 전체 특성을 반영하지 못할 수 있기 때문이다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 자료의 범위는 2.5분, 분산은 0.464분, 표준편차는 0.681분으로 계산되었다. 이를 통해 자료의 변동성을 확인할 수 있었다. 특히 표준편차가 40초 정도로 작은 것...2025.04.27
-
경영통계학 ) 중심극한정리를 이용한 추정과 검정에 대해 토론하시오. 외 5과목2025.04.271. 경영통계학 중심극한정리는 어떤 측정치들이 근사적으로 정규분포하는가에 대한 설명을 할 수 있다. 예를 들어서 사람의 키가 어머니의 키, 아버지의 키, 환경, 식생활과 같은 다양한 원소로 구성될 수 있으며, 이들이 키의 측정치에 서로 더해지게 된다면 확률변수의 합이면서 중심극한정리가 유효하게 되면서 키의 분포가 근사적으로는 정규분포를 따를 수 있다. 이처럼 다양한 자연속의 값들은 정규분포를 이루게 된다. 중심극한정리에서 가장 중요한 점은 통계적인 추측으로 모수에 대한 추측을 위해서 쓰여질 수 있는 많은 추정량과 검정치가 표본측정치...2025.04.27
-
A백화점 고객 대기시간 분석2025.04.301. 평균과 표준편차 계산 주어진 데이터를 바탕으로 평균과 표준편차를 계산하였다. 평균은 2.866분, 표준편차는 0.670분으로 나타났다. 2. 대기시간 모집단 평균의 점추정 표본평균을 활용하여 대기시간 모집단 평균의 점추정치를 계산하였다. 절삭평균 개념을 적용하여 2.853분으로 추정하였다. 3. 모집단 평균에 대한 95% 신뢰구간 측정 모집단 평균에 대한 95% 신뢰구간을 측정하였다. 신뢰수준 95%에 해당하는 신뢰구간의 하한은 2.619분, 상한은 3.086분으로 나타났다. 1. 평균과 표준편차 계산 평균과 표준편차는 데이터...2025.04.30
-
경영통계학 ) 맥주 소매상점 주당판매량 분석2025.01.281. 도수분포표 주어진 소매상점의 주당판매량 자료를 바탕으로 동일한 계급 크기인 15로 하여 총 6개의 계급을 설정하고, 각 계급에 속하는 소매상점의 수를 구한 도수분포표를 작성하였다. 이를 통해 대부분의 상점이 낮은 판매량 계급에 속하고 있음을 확인할 수 있다. 2. 상대도수분포표 도수분포표의 각 도수를 전체 수로 나눈 상대도수분포표를 작성하였다. 이를 통해 '25 이상 ~ 40 미만' 구간에 속하는 소매상점이 가장 많은 32.5%를 차지하고 있으며, 대부분의 상점이 낮은 판매량 계급에 속하고 있음을 확인할 수 있다. 3. 누적도...2025.01.28
-
경영통계학_데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오.2025.05.161. 평균값의 특징과 사례 평균(mean)은 통계에서 가장 많이 사용되는 대푯값으로 최소값과 최대값 사이의 주로 정의할 수 있다. 평균은 매우 크거나 작은 값의 영향을 받는 특징이 있는데 산출평균, 가중평균, 기하평균, 조화평균, 이동평균으로 다시 나누어진다. 산출평균은 모든 관찰값의 영향을 받아 합리성이 떨어지므로 특정 그룹의 대략적인 평균치를 알고자 할 때 주로 사용된다. 가중평균은 관측값마다 중요도가 다를 경우 사용되며, 기하평균은 시간에 따라 변화하는 변수의 평균을 계산할 때 사용된다. 조화평균은 역수를 가지는 경우에만 사용...2025.05.16
-
데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징들에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오2025.01.181. 중심경향치 평균, 중앙값, 최빈값 등 데이터의 중심경향을 나타내는 대표값들에 대해 설명하고, 각각의 특징과 사례를 제시하였다. 2. 분포의 측정 범위, 분산, 표준편차, 사분위수 등 데이터의 분포를 나타내는 대표값들에 대해 설명하고, 각각의 특징과 사례를 제시하였다. 3. 비대칭성과 첨도 왜도와 첨도를 통해 데이터 분포의 비대칭성과 뾰족함을 설명하고, 이를 활용한 사례를 제시하였다. 1. 중심경향치 중심경향치는 데이터 집합의 중심을 나타내는 대표적인 통계량입니다. 평균, 중앙값, 최빈값 등이 대표적인 중심경향치 측정 방법입니다...2025.01.18
2 / 12
