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경영통계학_연속확률분포에 대하여 요약하여 정리하시오.2025.01.191. 연속확률분포의 정의 연속확률분포는 연속형 확률변수가 특정 구간 내의 값을 가질 확률을 나타내는 분포이다. 확률밀도함수를 통해 확률을 정의하며, 특정 값에서의 확률은 0이지만 구간 내의 확률은 양의 값을 가진다. 2. 주요 연속확률분포 대표적인 연속확률분포로는 정규분포, 지수분포, 균등분포가 있다. 정규분포는 평균과 표준편차를 매개변수로 가지며, 지수분포는 대기 시간이나 수명 데이터를 모델링하는 데 사용된다. 균등분포는 일정 범위 내의 모든 값이 동일한 확률을 가지는 분포이다. 3. 연속확률분포의 응용 연속확률분포는 품질 관리,...2025.01.19
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생산 공정에서의 불량 모델링2025.05.121. 이항분포 이항분포는 독립적인 베르누이 시도의 결과를 모델링하는데 사용되며, 시도 횟수와 성공 확률을 고려합니다. 예를 들어, 압력을 증가시킬 때 불량이 발생하는 확률이 일정한 값으로 유지된다고 가정하면, 이러한 상황을 이항분포를 이용하여 모델링할 수 있습니다. 2. 포아송분포 포아송분포는 일정한 단위 시간 또는 공간에서의 사건 발생 횟수를 모델링하는데 사용됩니다. 압력이 증가함에 따라 불량이 발생하는 횟수가 드물게 변하는 상황에서는 포아송분포를 활용하여 불량율을 근사할 수 있습니다. 포아송분포는 독립적인 사건 발생을 가정하고,...2025.05.12
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경영분석을 위한 기초통계 - 표본의 신빙성과 추정 방법2025.05.131. 표본의 신빙성과 모집단 추정 표본으로써 모집단을 추정하는 것은 중심극한정리와 표본 크기 결정 등의 방법을 통해 신빙성을 높일 수 있다. 중심극한정리에 따르면 표본 크기가 충분히 크면(n≥30) 표본평균의 분포가 정규분포에 근사하게 된다. 또한 모평균 추정이나 모비율 추정을 위한 표본 크기를 결정할 때 모분산, 신뢰수준, 허용오차 등을 고려하여 적절한 표본 크기를 결정할 수 있다. 2. 확률 계산 주머니에 흰 공 3개, 검은 공 3개, 파란 공 4개가 있을 때 두 개의 공을 연속해서 무작위로 뽑을 때 (1) 두 공 모두 흰색일 ...2025.05.13
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이산확률분포와 연속확률분포의 정의와 차이점2025.01.111. 이산확률분포의 정의와 특징 이산확률분포는 이산형 변수를 다루는 확률분포로, 이산확률변수의 값이 특정한 확률로 발생하는 현상을 모델링하는 데 사용된다. 이산확률분포의 확률질량함수는 확률변수가 특정한 값일 때 그 확률을 나타내며, 누적분포함수는 확률변수가 특정한 값보다 작거나 같은 경우의 확률을 누적해서 나타낸다. 이산확률분포의 예시로는 이항분포, 포아송분포, 기하분포 등이 있다. 2. 연속확률분포의 정의와 특징 연속확률분포는 이산확률분포와는 달리 연속적인 확률 변수에서 발생하는 확률을 나타내는데 사용된다. 이를 위해 확률밀도함수...2025.01.11
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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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정규 분포를 이용한 불량률 추정 42025.05.121. 데이터 모델링 데이터 모델링 관점에서, 예를 들면 우리가 다루는 데이터가 2.5%, 5%, 10%의 불량율을 데이터가 있는 것으로 보이지만, 실제로는 중앙 부분의 데이터 모수가 매우 많고 불량율이 거의 0%에 가까울 수 있으며, 불량율이 2.5%, 5%, 10%로 갈수록 데이터가 가진 의미가 크다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 데이터 모델링은 주로 데이터의 패턴과 특성을 파악하고, 품질 개선 등에 활용하는데 목적이 있습니다. 그러나 불량이 없는 영역에서는 이미 안정적인 품질이 유지되고 있으므로, 해당 영역의 데이터를 더욱 상...2025.05.12
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모집단과 표본의 관계 설명2025.01.101. 모집단과 표본의 관계 모집단은 특정한 정보를 얻고자 하는 전체 대상 혹은 집합을 의미하며, 표본은 연구자가 측정하거나 관찰한 결과들의 집합입니다. 모집단 전체를 대상으로 전수조사를 하는 것은 비효율적이므로, 연구자들은 표본을 측정하거나 관찰하여 모집단을 추정하게 됩니다. 모집단의 특성으로는 모평균, 모분산, 모표준편차 등이 있고, 표본집단의 특성으로는 표본평균, 표본분산, 표본표준편차 등이 있습니다. 2. 도수분포표와 히스토그램 도수분포표는 자료의 분포를 몇 개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 포함되는 자료의 개수를 정리한 표...2025.01.10
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모집단과 표본의 관계, 정규분포의 특징, 자료의 그래프 표현2025.01.251. 모집단과 표본의 관계 모집단은 통계의 대상이 되는 전체 데이터를 말하며, 표본은 모집단에서 추출된 일부의 집단을 의미합니다. 통계를 낼 때 모집단이 큰 경우 모든 모집단의 값을 조사할 수 없기 때문에 일부를 추출한 표본을 조사하여 전체 통계를 추정합니다. 보통 통계의 신뢰성을 높이기 위해 표본을 추출할 때 임의추출 방식을 이용합니다. 임의추출은 모집단에 속한 데이터가 모두 동일한 확률로 추출될 수 있도록 설계되어 무작위로 표본을 추출하는 방식입니다. 2. 정규분포의 특징 정규분포는 평균을 중심으로 좌우가 대칭되는 모양을 띄는 ...2025.01.25
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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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30점 만점 방통대 엑셀데이터분석 2023-1학기2025.01.261. 엑셀 데이터 분석 제시된 자료에서 A지역과 B지역의 연도별 강수량 데이터를 엑셀로 분석하였습니다. 꺾은선형 차트를 통해 두 지역의 강수량 변화 추이를 확인하였고, 기술통계량 분석을 통해 중심위치와 산포도를 비교하였습니다. 또한 줄기-잎 그림과 상자그림을 활용하여 각 지역 강수량 데이터의 분포 특성을 살펴보았습니다. 이를 통해 A지역의 연간 강수량이 B지역보다 더 많다는 결론을 도출하였습니다. 2. 이항분포와 포아송분포 제시된 문제에서 성공/실패로 나뉘는 확률변수는 이항분포를, 평균 발생률이 일정한 확률변수는 포아송분포를 따른다...2025.01.26
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