총 132개
-
경영통계학: 이산확률분포와 연속확률분포의 차이점2025.01.031. 이산확률분포 이산확률분포는 확률 변수가 이산적인 값을 가질 때 사용되며, 확률 변수의 값들에 대한 확률의 분포를 표, 방정식 또는 그래프로 나타낼 수 있습니다. 대표적인 사례로는 이항 분포, 포아송 분포, 초기하 분포 등이 있으며, 주사위를 굴렸을 때 나올 수 있는 6개의 값과 각각의 확률을 예시로 들 수 있습니다. 2. 연속확률분포 연속확률분포는 확률 변수의 값이 연속적인 값을 가지는 경우를 말하며, 그래프나 수식으로 표현할 수 있습니다. 대표적인 사례로는 균등분포, 정규분포, 지수분포, t분포, F분포, 카이제곱 등이 있습...2025.01.03
-
이산확률분포의 특징 비교2025.01.031. 이산확률분포 이산확률분포는 확률변수가 가질 수 있는 값이 특정 제한된 개수로 구성되는 확률분포입니다. 이산확률분포에는 이항분포, 포아송분포, 초기하분포 등이 있습니다. 이항분포는 성공의 확률이 p인 베르누이 시행을 독립적으로 n회 반복할 때 성공의 횟수를 확률변수로 하는 분포입니다. 초기하분포는 연속적으로 어떤 시행이 일어나지만 서로 독립이 아닌 경우에 나타나는 분포로, 유한한 모집단에서 비복원추출할 때 얻게 되는 분포입니다. 포아송분포는 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생한 것인지를 표현하는 이산확률분포입니다. 1. 이...2025.01.03
-
S신용카드 회사의 이자율 인하에 따른 고객 카드 사용 변화 분석2025.01.051. 평균 카드 사용액 추정 S신용카드 회사에서는 이자율을 1% 인하하였다. 이자율 인하 이전 평균 카드 사용액은 600천원이었으나, 경영자는 이자율 인하로 인해 평균 카드 사용액이 650천원까지 증가할 것이라고 주장하였다. 이를 검정하기 위해 25개의 표본 계좌를 조사한 결과, 평균 카드 사용액은 615천원, 표준편차는 120천원으로 나타났다. 2. 평균 카드 사용액에 대한 신뢰구간 및 가설 검정 평균 카드 사용액의 점추정값은 615천원이며, 95% 신뢰구간은 565,464천원 ≤ μ ≤ 664,536천원으로 경영자의 주장인 65...2025.01.05
-
일상생활에서 평균값, 중앙값, 최빈값의 사용 사례2025.01.031. 평균값 평균 월급이 높다고 해서 모든 사람이 그 수준의 월급을 받는 것은 아니다. 평균값은 실제 상황을 정확히 반영하지 못할 수 있으므로, 중앙값이나 최빈값과 같은 다른 통계 지표를 함께 고려해야 한다. 2. 중앙값 중앙값은 데이터를 크기순으로 나열했을 때 가운데에 위치한 값으로, 평균값보다 실제 상황을 더 잘 반영할 수 있다. 중앙값을 통해 특정 집단의 일반적인 수준을 파악할 수 있다. 3. 최빈값 최빈값은 관찰 대상 집합에서 가장 많이 나타나는 값을 의미한다. 평균값이나 중앙값과 달리, 최빈값은 특정 집단 내에서 가장 일반...2025.01.03
-
경영통계학_일상생활에서 평균값, 중앙값, 최빈값이 사용되고 있는 사례를 제시해 보세요.2025.05.161. 평균값, 중앙값, 최빈값 평균값, 중앙값, 최빈값은 연속형 수치 자료에서 중앙을 나타내는 대표적인 통계량으로서 가장 대표적인데 이들은 자료 분포의 중심 위치에 있어 통상 중심을 기준으로 많은 값이 분포하는 경우가 많다. 평균은 자료의 총합을 자료의 개수로 나눠 자료의 대푯값을 나타내는 가장 광범위한 방법 가운데 하나이다. 중앙값은 절반 이상의 숫자가 이 값보다 크거나 같고, 절반 이상의 숫자가 이 값보다 작거나 같은 수를 의미한다. 최빈값은 선호도, 지지도, 인지도 등을 측정하고 대푯값을 정하는 경우에 활용하게 된다. 2. 평...2025.05.16
-
경영통계학 수업 데이터에서 도시 유형별 인구 및 고용 통계 분석2025.01.201. 도시 유형별 인구수 통계 전체 30개 도시, 상업도시, 공업도시의 인구수 평균, 표준편차, 분산을 분석하였다. 상업도시의 평균 인구수가 공업도시보다 약 2.7 더 높은 것으로 나타났으며, 상업도시의 인구수 분산과 표준편차가 공업도시보다 낮아 상대적으로 균일한 인구 분포를 보였다. 2. 도시 유형별 고용인구 통계 전체 30개 도시, 상업도시, 공업도시의 고용인구 평균, 표준편차, 분산을 분석하였다. 상업도시의 평균 고용인구가 공업도시보다 약 1.27 더 높은 것으로 나타났으며, 상업도시의 고용인구 분산과 표준편차가 공업도시보다 ...2025.01.20
-
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
-
학점은행제 - 경영학과 - 경영통계학2025.05.151. 시그마 경영 시그마 경영은 품질 관리와 프로세스 개선에 주안점을 두고 있습니다. 이를 통해 제품 또는 서비스의 품질을 향상시키고 비용을 절감할 수 있습니다. 시그마 경영은 주로 DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control)라는 프로세스를 통해 문제를 해결합니다. GE(General Electric)와 Motorola는 시그마 경영을 성공적으로 적용한 대표적인 기업 사례입니다. 2. 품질 향상 시그마 경영은 고객의 요구 사항을 정확하게 이해하고, 프로세스의 결함을 찾아 수정하는 과정을...2025.05.15
-
코로나 이후 이탈리아와 한국의 디지털화 속도 분석2025.05.101. 이탈리아의 디지털화 속도 코로나 이전 2019년 초에 이탈리아는 IT 관련 기술이 실생활에 전혀 상용화되지 않은 수준이었으나, 2023년 초에 다시 방문했을 때 IT 기술이 상당부분 상용화되어 있었다. 이에 경영통계학적 관점으로 이탈리아의 디지털화가 이뤄진 속도를 한국과 비교해보고자 한다. 2. 한국의 디지털화 속도 2019년 당시에는 한국의 우수한 IT 기업들이 이탈리아에서 서비스한다면 크게 성공할 수 있을 것이라 생각했다. 하지만 이번 방문 이후 이탈리아도 상당부분 디지털화가 된 것을 직접 보면서 적당한 시기를 놓쳤다는 생...2025.05.10
-
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
2 / 14
