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경영통계학 (A) 과제 제출합니다. 주제 - 고객 대기시간 분석2025.01.241. 평균, 중앙치, 최빈치 계산 평균은 2.866분, 중앙치는 2.7분, 최빈치는 2.6분 4회로 계산되었습니다. 평균은 극단값의 영향을 받지만, 중앙치는 그렇지 않아 이 데이터에서는 중앙치가 가장 적절한 대표값이라고 판단됩니다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 계산 범위는 2.5분(4.3분 - 1.8분), 분산은 0.464, 표준편차는 0.681분, 변동계수는 23.761%로 계산되었습니다. 이를 통해 고객 대기시간의 편차와 변동성을 확인할 수 있습니다. 1. 평균, 중앙치, 최빈치 계산 평균, 중앙치, 최빈치는 데이터의...2025.01.24
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경영통계학_심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.01.181. 심슨의 역설 심슨의 역설(Simpson's Paradox)은 통계적 분석에서 자주 발생하는 흥미로운 현상 중 하나입니다. 이는 두 개 이상의 그룹에서 동일한 방향의 트렌드인지, 해당 그룹들을 합쳐서 분석할 때 반대방향으로 나타나는 현상을 말합니다. 이 역설은 통계 데이터의 해석 과정에서 매우 중요한 의미를 가지며, 잘못된 결론을 피하기 위해 정확한 이해와 분석이 필요합니다. 2. 발생 원인 심슨의 역설은 주로 데이터의 그룹화 방식, 숨겨진 변수에 의해서 발생합니다. 혼재 변수, 데이터의 불균형, 그리고 그룹화 기준의 차이와 같...2025.01.18
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경영통계학_인문사회과학에서 통계학을 사용하는 이유와 통계학이 추론에 불과하다는 한계를 극복하기 위한 방법2025.01.181. 인문/사회과학에서 통계학을 사용하는 이유 인문학은 인간과 인간의 근원, 문화 등에 관한 연구를 하며, 사회과학은 경험과 보편성을 통해 특정 법칙을 과학적으로 유도한다. 두 학문은 모두 인간과 인간을 둘러싼 사회현상을 연구한다는 점에서 비슷하며, 연구 과정에서 모두 통계학을 활용하고 있다. 실제로 인문/사회과학은 과학적 근거로 설명하기에 어려운 현상이 더 많으므로 신뢰성을 확보할 필요가 있어 통계학을 사용하게 된다. 통계학을 통해 예측과 모델링에 필요한 도구를 제공할 수 있고, 미래를 예측함으로써 최적의 의사결정을 내릴 수 있게...2025.01.18
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학점은행_보고서 경영통계학_질적 자료와 양적 자료의 정의를 설명하고, 각각의 예를 들어 본인이 생각하는 장단점에 대해 서술하시오.2025.01.281. 양적 자료 양적 자료는 수치형 자료로, 관측된 값들이 숫자나 측정값, 도표 형태로 표현되어 특정한 변수 간의 관계를 측정하고 분석하는데 사용된다. 양적 자료는 연속적 자료와 이산적 자료로 구분되며, 실험, 계량적 조사, 설문지 등의 방법으로 수집된다. 양적 자료는 정량적이고 객관적이어서 통계적 분석을 통해 일정한 패턴이나 경향을 도출하기 용이하지만, 인간의 주관적 행위 동기나 가치를 배제하기 때문에 심층적 이해가 부족하고 인간 경험의 복잡성을 간과할 수 있다는 단점이 있다. 2. 질적 자료 질적 자료는 성질이나 특성을 중심으로...2025.01.28
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경영통계학_변수와 척도2025.01.231. 범주형 척도 범주형 척도는 데이터를 구체적인 범주로 구분하여 분류하는 방식으로, 각 범주는 서로 독립적이며, 순서나 간격이 없는 경우가 많다. 범주형 척도는 크게 명목 척도와 서열 척도로 나뉘며, 명목 척도는 데이터를 특정 범주로 나누어 분류하는 역할을 하고, 서열 척도는 범주 간의 순서를 나타낼 수 있다. 범주형 척도는 고객 세분화, 직원 분류, 브랜드 인지도 조사, 고객 만족도 조사, 학업 성취도 평가, 직원 평가 등 다양한 분야에서 활용된다. 2. 연속형 척도 연속형 척도는 데이터를 연속적인 수치로 표현할 수 있는 방법으...2025.01.23
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오.2025.01.171. 대표값의 종류 데이터를 요약하고 이해하는 데 있어서 중요한 역할을 하는 대표값에는 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)이 있다. 평균은 데이터 집합의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값으로, 연속형 데이터의 대표값으로 사용된다. 중앙값은 데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때 가운데 위치한 값으로, 이상치에 영향을 받지 않는다. 최빈값은 데이터 집합에서 가장 자주 나타나는 값으로, 주로 범주형 데이터의 대표값으로 사용된다. 2. 대표값의 사례 평균은 온라인 쇼핑몰의 매출액 데이터 분석에 활용될 수 있다. 중앙값은...2025.01.17
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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
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확률이론에 대하여 요약하여 정리하시오2025.01.181. 확률의 공준 및 확률분포 확률의 공준은 고전적 개념에 속하기 때문에 주관적 개념을 통해 확률을 부여하면 문제가 발생한다. 때문에, 확률을 정의하는 대신 세가지 조건을 만족하면 이를 곧 확률로 한다는 것이 '확률의 공준'이다. 확률분포란 실험이나 관찰에서 시행 가능한 사상으로 구성된 표본공간의 확률 변수를 확률 값으로 이어주는 함수이다. 2. 확률법칙에 대한 정리 덧셈법칙은 여러 개의 사상 중 적어도 하나의 사상이 발생할 확률을 뜻한다. 여확률의 법칙에서 여확률이란 사상 A의 여사건이라고 한다면 사상 A가 일어나지 않은 확률이라...2025.01.18
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[경영통계학] 척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오.2025.01.191. 명목척도 명목척도는 데이터를 단순히 분류하거나 식별하기 위해 사용되며, 숫자나 이름이 특정한 순서를 가지지 않는다. 즉, 데이터 간의 순서나 크기를 비교할 수 없다. 명목척도의 가장 중요한 특징은 각 범주가 상호 배타적이고 포괄적이라는 점이다. 예를 들어, 성별은 남성과 여성으로 나뉘며, 이는 단순히 두 가지 범주로 구분된다. 혈액형 또한 A형, B형, AB형, O형으로 구분되며, 이들 간에는 순서나 크기의 차이가 없다. 국적 역시 한국, 미국, 일본 등으로 분류될 수 있으며, 이는 특정 그룹으로 나누는 것이다. 2. 서열척도...2025.01.19
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[경영통계학] 척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오.2025.01.201. 명목척도(Nominal Scale) 명목척도는 데이터를 단순히 구분하거나 분류하는 데 사용되는 척도이다. 명목척도에서는 숫자가 할당된 대상 간의 크기나 순서가 존재하지 않으며, 단지 서로 다른 범주에 속함을 나타낸다. 예를 들어, 성별, 직업, 거주지 등이 명목척도의 예에 해당한다. 명목척도는 변수 간의 동질성과 이질성을 구분하는 데 사용되며, 주로 분류와 빈도 분석에 유용하다. 2. 서열척도(Ordinal Scale) 서열척도는 대상 간의 순서를 나타내는 척도이다. 서열척도에서는 대상을 순위로 나열할 수 있으며, 각 항목 간...2025.01.20
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