
총 75개
-
방송통신대, 방통대 생물통계학 과제 제출물,2024년2025.01.261. 데이터의 대표값과 산포도 모수와 통계량, 산술평균, 표본분산의 정의식과 계산식, 표준편차와 표준오차, 유의숫자, 변이계수 등 데이터의 대표값과 산포도에 대해 설명하고 있습니다. 2. 통계적 가설의 검정 통계적 가설 검증, 귀무가설과 대립가설, 가설검정 절차, 가설검정 결과 해석 등 통계적 가설 검정에 대해 설명하고 있습니다. 3. 분산분석표의 이해 선형모형식, 일원분류(완전확률화 계획법)의 분산분석표, 유의성 검정(F-검정), 자유도 및 제곱합의 상가성, 실험계획 등 분산분석표에 대해 설명하고 있습니다. 4. 과제 풀이 주어진...2025.01.26
-
30점 만점 방통대 통계로세상읽기 2023-2학기2025.01.261. 국가통계의 개인, 기업, 정부 측면에서의 활용 개인 측면에서는 합리적인 의사결정을 위한 근거 자료로 활용할 수 있고, 기업 측면에서는 시장 분석과 전략 수립을 위한 근거 자료로 활용할 수 있으며, 정부 측면에서는 정책 기획 및 수립, 효과 평가 등에 활용할 수 있다. 2. 통계학의 세 가지 역할 통계학의 세 가지 역할은 1) 자료의 그래프에 의한 정리 및 설명, 2) 자료의 수집, 3) 자료로부터 결론 도출이다. 3. 캠핑카 판매량의 확률분포와 기대 판매수 캠핑카 판매량의 확률분포가 주어졌을 때, 기대 판매수 E(X)는 1.4...2025.01.26
-
6시그마의 이해 및 산포관리의 중요성2025.05.081. 6시그마 탄생 배경 6시그마는 1980년대 일본 전자 제품과의 경쟁에서 시작되었다. 일본 제품의 우수한 성능과 저가 공략에 밀리면서 미국 제품의 결함이 드러나기 시작했다. 이에 모토로라의 마이클 해리 박사가 통계 지식을 활용한 품질 개선 기법을 시도하면서 6시그마가 시작되었다. 2. 6시그마의 발전 GE의 CEO 잭 웰치가 6시그마를 전사적으로 도입하면서 6시그마가 크게 발전했다. 20년 동안 GE의 시가 총액이 140억 달러에서 3700억 달러로 상승했으며, 6시그마 활동이 제품 품질에 국한되지 않고 관리, 연구 개발 등으로...2025.05.08
-
이산확률분포와 연속확률분포의 차이점2025.01.171. 이산확률분포 이산확률분포에는 베르누이분포, 이항분포, 초기하분포, 포아송분포 등이 있습니다. 이산 확률분포는 확률변수가 셀 수 있는 유한한 값을 가지며, 각각의 값들 사이에 빈 곳이 있습니다. 주사위를 던지거나 동전을 던지는 행위가 대표적인 이산확률분포의 사례입니다. 2. 연속확률분포 연속확률분포에는 균등분포, 지수분포, 감마분포, 베타분포 등이 있습니다. 연속 확률분포는 확률변수가 무한한 값을 가질 수 있으며, 변수가 정해진 범위 안에서 모든 실수의 값을 가질 수 있습니다. 사람의 키나 물건의 무게가 대표적인 연속확률분포의 ...2025.01.17
-
속담 속에서 확률과 통계 찾기2025.01.141. 청양 고추의 매운맛 분포 청양 고추의 매운맛은 정규 분포 곡선으로 나타낼 수 있다. 평균 매운맛은 7,000 스코빌 정도이며, 지역에 따라 표준편차가 다르게 나타난다. 경상도 고추는 표준편차가 작고, 전라도 고추는 표준편차가 크다. 2. 경상북도 재래시장의 장날 확률 경상북도에 있는 135개의 재래시장 중 장날이 아닐 확률은 약 14%이다. 따라서 경상북도 재래시장을 방문했을 때 장날일 확률은 약 86%이다. 3. 모래사장에서 바늘 찾기 확률 모래사장에서 바늘을 찾을 확률은 매우 낮다. 모래사장의 넓이가 늘어날수록 바늘을 찾을...2025.01.14
-
MCMC 모델링2025.05.091. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 확률적인 모델링과 추론을 위해 사용되는 강력한 도구입니다. MCMC는 샘플링 알고리즘 중 하나로, 타겟 분포로부터 샘플을 추출하는 기법입니다. 이를 통해 우리는 원하는 분포로부터 난수를 생성하거나, 분포의 특성을 파악하는데 도움을 얻을 수 있습니다. 2. 정규분포 샘플링 이 예제에서는 MCMC를 사용하여 정규분포로부터 샘플을 추출하는 방법을 살펴봅니다. 정규분포는 많은 자연 현상을 모델링할 때 사용되는 중요한 분포 중 하나이므로, MCMC를 통해 정규분포로부터...2025.05.09
-
한국방송통신대학교 통계데이터과학과 엑셀데이터분석 2021년 기말과제(만점)2025.01.251. 확률 계산 문제 1에서는 이항분포와 포아송분포를 이용하여 다양한 확률 값을 계산하는 방법을 다루고 있습니다. 엑셀의 BINOMDIST, POISSON 함수를 활용하여 확률을 구하는 과정이 자세히 설명되어 있습니다. 2. 정규분포와 표본평균 문제 2에서는 정규분포를 따르는 모집단에서 표본을 추출하여 표본평균의 분포를 구하는 방법을 다루고 있습니다. 엑셀의 NORMDIST 함수를 이용하여 정규분포의 확률을 계산하고, 중심극한정리를 활용하여 표본평균의 분포를 구하는 과정이 설명되어 있습니다. 3. 이항분포의 정규근사 문제 2에서는 ...2025.01.25
-
T검증, 비모수 검증 이론 (심리학)2025.01.121. t 검증 t 검증은 두 표본의 평균 차이를 검증하는 통계 방법으로, t 분포는 자유도에 의해 규정되며 자유도가 증가할수록 z 분포에 근접합니다. t 검증의 사용 조건은 종속변수가 등간척도 이상, 표본이 무선적이고 독립적, 모집단이 정규분포, 모집단이 동질적이어야 합니다. 단일표본 t 검증, 독립표본 t 검증, 대응표본 t 검증 등의 공식이 있으며, t 검증의 크기에 대한 지표로 오메가 자승이 사용됩니다. 또한 t 검증의 신뢰구간 추정이 가능합니다. 2. 비모수 검증 비모수 검증은 정규성이나 등분산성 가정이 위반되거나 자료가 명...2025.01.12
-
연속확률분포에 대한 요약2025.01.151. 정규분포 정규분포는 평균 μ와 표준편차 σ로 정의되며, 종 모양의 곡선을 갖는다. 정규분포의 확률밀도함수는 f(x)= {1} over {sigma sqrt {2 pi }} (- {(x- mu ) ^{2}} over {2 sigma ^{2}} )으로 정의된다. 정규분포는 많은 자연현상에서 나타나며, 중심극한정리에 의해 중요한 역할을 한다. 정규분포는 사람의 키, 시험 점수, 측정 오류 등을 모델링하는 데 사용되며, 금융 분야에서 자산의 수익률 분포를 설명하는 데 사용된다. 2. 균등분포 균등분포는 모든 구간 내의 값이 균등...2025.01.15
-
정규분포의 특징 네 가지2025.01.141. 정규분포의 대칭성 정규분포는 종 모양의 대칭적인 분포를 보이며, 이는 분포의 좌우가 평균을 중심으로 대칭을 이룬다는 것을 의미한다. 이 대칭성은 데이터의 중심 경향성을 이해하는 데에 도움을 주며, 데이터를 모델링하고 예측하는 데에도 중요한 역할을 한다. 2. 정규분포의 평균, 중앙값, 최빈값 일치 정규분포에서는 평균, 중앙값, 최빈값이 모두 동일하다. 이는 분포의 모양이 평균을 중심으로 좌우 대칭이며, 양 끝으로 갈수록 값이 점차 감소하는 종 모양이기 때문이다. 이를 통해 데이터의 중심 경향성을 파악하고, 예측 모델을 구축하는...2025.01.14