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정규 분포를 이용한 불량률 추정 22025.05.121. 정규 분포 정규 분포는 많은 자연 현상과 데이터에서 나타나는 분포를 모델링하는데 자주 사용되는 확률 분포입니다. 이 연구에서는 정규 분포를 이용하여 압력 범위에 따른 불량률의 변화를 추정하고자 합니다. 정규 분포의 평균과 표준편차를 계산하여 불량률의 분포를 모델링하고, 이를 시각화하여 압력과 불량률 사이의 관계를 이해하고자 합니다. 2. 누적 분포 함수(CDF) CDF(누적 분포 함수)는 정규 분포를 이용하여 불량률과 압력 사이의 관계를 수학적으로 모델링하는데 사용됩니다. CDF를 통해 불량률의 분포를 누적하고, 추정된 CDF...2025.05.12
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 32025.05.121. 불량률 추정 실제 현장에서 대량의 양품 데이터 중에서 일부만 불량으로 발생하는 상황에서, 구간별 불량율을 이론적으로 규정하는 방법을 탐구하였습니다. 세 가지 압력 구간에 대하여 불량율을 각각 2.5%, 5%, 10%로 설정하고, 데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 제시하였습니다. 이를 통해 현장에서 데이터 구간별 불량율을 정확하게 규정할 수 있으며, 제품 생산 및 품질 관리에 유용하게 활용될 수 있습니다. 2. 정규 분포 정규 분포를 이용하여 불량률을 추정하는 방법을 제시하였습니다. 대량의 양품 데이터 중에서 일부만 불량으로 ...2025.05.12
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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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연속확률분포에 대한 요약 정리2025.05.161. 연속확률분포 연속확률분포는 확률변수 X가 특정 구간 내에서 값을 가질 때 그 구간에서의 확률을 모두 합한 값이 1인 분포를 말한다. 대표적인 연속확률분포로는 정규분포, 표준정규분포, 포아송분포, 지수분포 등이 있다. 특히 정규분포는 통계학에서 가장 많이 사용되는 연속확률분포로, 평균값으로부터 좌우 대칭이며 중심극한정리에 의해 모든 모수들이 0 또는 양수일 때 그 모양이 결정된다. 2. 분산과 표준편차 분산은 확률변수 X의 평균으로부터 떨어진 거리로서 편차라고도 한다. 표준편차는 분산의 제곱근으로서 표본평균들의 분포상태를 파악하...2025.05.16
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