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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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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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서술통계와 추론통계의 비교 및 특성 분석2025.01.251. 서술통계 서술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 방법으로, 데이터의 중심 경향과 분포를 나타내는 통계치를 사용한다. 평균, 중앙값, 최빈값 등의 대표값과 범위, 분산, 표준편차 등의 분포 측정치를 통해 데이터의 전반적인 특성을 파악할 수 있다. 서술통계는 데이터 분석의 첫 단계로 중요하며, 교육, 경제, 의료 등 다양한 분야에서 활용된다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 사용하여 모집단에 대한 결론을 도출하는 방법이다. 신뢰 구간과 가설 검정 등의 기법을 통해 표본 데이터로부터 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검증한다....2025.01.25
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[확통 세특 보고서] 여론 조사 속에 담겨있는 통계적 기법에 대한 탐구 보고서입니다.2025.01.291. 여론조사에서 사용되는 통계적 기법 여론조사에서 사용되는 통계적 기법에 대해 탐구하였습니다. 여론조사의 설계와 시행 과정, 통계적 분석 기술, 실제 사례 분석 등을 통해 여론조사에서 수학적 기법의 활용과 중요성을 이해하였습니다. 표본 추출 방법, 표본 크기 결정, 오차 범위 계산, 신뢰성과 타당성 평가, 가설 검정과 신뢰 구간 설정 등의 통계적 기법을 학습하였습니다. 이를 통해 여론조사 결과의 신뢰성과 정확성을 높이는 방법을 연구하였습니다. 1. 여론조사에서 사용되는 통계적 기법 여론조사에서 사용되는 통계적 기법은 여론을 정확하...2025.01.29
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가설검정의 두 가지 오류와 중요성2025.05.011. 가설검정의 두 가지 오류 가설 검정에서 발생할 수 있는 오차에는 유형 1과 유형 2의 오차가 있다. 제1종 오류는 귀무 가설이 참임에도 귀무 가설을 기각하면서 대립 가설을 수용하는 결정이다. 제2종 오류는 거짓 귀무 가설을 기각하지 않기로 한 결정을 말한다. 일반적으로 제1종 오류는 더 심각한 가설 검정 오차로 간주된다. 2. 제1종 오류와 제2종 오류의 특징 제1종 오류는 거짓 양성이며, 표본 크기가 작거나 유의 수준이 높게 설정되거나 부적절한 통계 검정을 사용할 때 발생할 수 있다. 제2종 오류는 거짓 음성이며, 표본 크기...2025.05.01
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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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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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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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