총 134개
-
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
-
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
-
이산확률분포와 연속확률분포의 차이점2025.01.161. 이산확률분포 이산확률분포는 확률 이론에서 이산 확률 변수가 가지게 되는 확률의 분포를 의미하며, 변수가 가지게 되는 값의 개수가 있다는 특징이 있습니다. 이산확률분포는 확률 변수가 취할 수 있는 모든 가능한 값들과 그 값들이 발생할 확률을 나타내는 함수를 정의합니다. 대표적인 이산확률분포로는 이항분포, 포아송분포, 초기하분포 등이 있습니다. 2. 연속확률분포 연속확률분포는 연속확률변수의 가능한 값에 대한 확률을 나타내는 분포이며, 부드러운 곡선으로 표현됩니다. 연속확률분포를 특정할 때는 확률밀도함수를 사용하며, 확률을 계산하기...2025.01.16
-
경영통계학 ) 맥주 소매상점 주당판매량 분석2025.01.281. 도수분포표 주어진 소매상점의 주당판매량 자료를 바탕으로 동일한 계급 크기인 15로 하여 총 6개의 계급을 설정하고, 각 계급에 속하는 소매상점의 수를 구한 도수분포표를 작성하였다. 이를 통해 대부분의 상점이 낮은 판매량 계급에 속하고 있음을 확인할 수 있다. 2. 상대도수분포표 도수분포표의 각 도수를 전체 수로 나눈 상대도수분포표를 작성하였다. 이를 통해 '25 이상 ~ 40 미만' 구간에 속하는 소매상점이 가장 많은 32.5%를 차지하고 있으며, 대부분의 상점이 낮은 판매량 계급에 속하고 있음을 확인할 수 있다. 3. 누적도...2025.01.28
-
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
-
경영 분야의 의사결정에 있어서 통계학의 유용성과 한계2025.04.301. 경영통계학 경영 분야의 의사결정에 있어서 통계학은 반드시 필요한 학문이지만 이에 따른 한계점도 존재한다. 빅데이터 시대에 접어들면서 기업은 데이터 분석에 기반해 경영활동을 적극적으로 펼치고 있다. 통계학은 데이터로부터 정보와 지식을 얻는 이론과 방법을 제공할 뿐만 아니라, 다른 분야와 융합할 때 가장 유용한 학문이다. 그러나 통계학은 '확률'이므로 항상 틀릴 가능성을 내포하고 있어, 단순히 통계를 통해 미래를 예측하고 중대한 의사결정을 내리기에는 한계가 있다. 또한 빅데이터 분석 역시 통계학이 갖는 한계, 즉 계량적인 방법으로...2025.04.30
-
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
-
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
-
[경영통계학] 이산확률분포에 대하여 요약 정리하시오.2025.01.241. 이산확률분포의 개념 이산확률분포(discrete probability distribution)는 확률변수가 연속적이지 않고 개별적인 값을 취할 때 그 값들에 할당된 확률의 분포를 의미한다. 이산형 확률변수는 1, 2, 3과 같은 정수형 값이나 '성공'과 '실패'처럼 서로 명확하게 구분되는 결과로 나타난다. 이러한 확률변수에 대해 각 값이 발생할 확률을 정리한 것이 이산확률분포다. 2. 이산확률분포의 활용 이산확률분포는 품질 관리, 금융 및 경제 분야, 의료 및 공공 정책 분야 등에서 다양하게 활용된다. 제조업에서는 이항분포를 ...2025.01.24
-
경영통계학 ) 중심극한정리를 이용한 추정과 검정에 대해 토론하시오.2025.01.191. 경영통계학 중심극한정리(Central Limit Theorem)란 추출한 표본의 크기가 충분히 크면 표본 평균의 분포가 정규 분포에 근사한다는 이론이다. 이 때, 표본의 크기란 표본을 추출한 횟수가 아니라 표본을 한 번 추출했을 때 추출된 표본의 수를 의미한다. 중심극한정리는 많은 상황에서 추정과 검정을 위해 이용되지만, 중심극한정리에 대한 정확한 이해 없이 이 방법을 남용하는 것은 오히려 잘못된 추정과 검정을 유발할 수도 있다. 모집단의 분포에 대한 충분한 이해없이 무조건 임의의 수의 표본을 추출하여 추론과 검정을 진행하는 ...2025.01.19
2 / 14
