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30점 만점 방통대 확률의개념과응용 2023-1학기2025.01.261. 주사위 던지기 실험 주사위를 던졌을 때, 이론적 확률대로 나오지 않고 우연에 의하여 어떤 숫자가 더 많이 나올 수 있지만 이는 일시적이며, 시행 횟수를 점차 늘려가다 보면 이론적 확률에 수렴하므로 '확률은 상대도수의 극한'이라는 특성을 알 수 있다. 2. 질병 진단 확률 계산 손으로 계산한 결과와 ChatGPT로 계산한 결과를 비교하면, 계산식은 맞았으나 P(양성반응)의 계산이 잘못되었다. ChatGPT에서 대입한 0.92*0.03+0.03*0.97의 실제 값은 0.0299가 아닌 0.0567이다. 이에, ChatGPT에서 정...2025.01.26
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MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)2025.05.091. MCMC(Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다. MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘으로, 마코프 체인을 이용하여 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 샘플링을 수행합니다. 2. 동전 던지기 문제 동전 던지기 문제는 간단하면서도 직관적인 문제...2025.05.09
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표본추출의 장단점 및 유형, 확률표집법 설명2025.05.111. 표본조사의 개념 표본조사는 전수조사와 달리 일정한 방법으로 집단 내 표본을 추출하고, 이를 토대로 얻은 정보로부터 집단 전체를 추정하는 추론통계학적 방식입니다. 모집단은 유한 모집단과 무한 모집단으로 나뉘며, 대부분의 사회복지 조사는 유한 모집단을 대상으로 합니다. 표본집단은 연구자가 처리할 수 있는 적절한 수량으로 결정되며, 표본이 모집단을 정확하게 대표하는 것이 중요합니다. 2. 표본추출의 개념 표본 추출은 표본 조사에서 매우 중요한 역할을 하며, 연구 전체의 신뢰성을 확보하는 과정입니다. 표본 추출은 독립성과 불편함을 만...2025.05.11
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기대치와 분산의 개념을 설명한 후, 사례를 제시하여 평균(기대치)와 분산을 도출하고, 이항분포의 평균2025.05.121. 평균의 의미 통계(Statistics)란 사회 현상이나 자연 현상을 관찰한 결과를 계량화하고 그 데이터를 모아 분석하며 유의미한 결론을 도출하는 행위를 의미하는 바 오늘날 거의 모든 학문에서 통계가 사용되고 있다고 보아도 과언이 아니다. 통계학에서 일상적으로 사용되는 개념 중 하나가 바로 평균과 분산인데, 먼저 평균(mean)이란 모집단의 특성을 파악하는 개념 중 하나인 대표값 –즉 자료들의 중심에 존재하는 값의 일종이다. 2. 분산의 의미 한편 분산(variation)이란, 대표값과 함께 모집단의 특성을 파악하는 개념 중 하...2025.05.12
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영화 '머니볼'을 통해 본 통계학의 일상 적용2025.01.061. 통계학의 기능 통계학은 사회적으로 데이터 수집, 분석, 예측 기능을 수행하며, 특히 소비자 행동 분석과 의사결정 지원에 활용됩니다. 또한 통계학은 현상에 대한 객관적 해석과 설명을 가능하게 합니다. 2. 통계학의 일상 적용 통계학은 일상생활에서 다양하게 활용됩니다. 추론통계를 통해 표본 데이터로부터 모집단에 대한 추론이 가능하며, 빅데이터 분석으로 개인화된 정보 제공이 가능합니다. 또한 집계를 통해 자연 및 사회 현상을 수치화할 수 있으며, 스포츠 분야에서도 통계학이 활용되고 있습니다. 1. 통계학의 기능 통계학은 데이터를 수...2025.01.06
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척도 4개를 이용하여 각 척도별 해당되는 설문항목을 만드시오.2025.05.061. 명도척도 명도척도(Nominal scale)는 개체를 구분하는 특정 특성을 수치화하는 데 사용되며, 예를 들어 성별, 종교, 색상 등이 있습니다. 조사대상의 소속여부나 각종 대상의 분류를 위해 숫자나 기호를 부여하는 척도라 할 수 있습니다. 명도척도에서는 개체 간의 크기 또는 강도의 관계가 정의되지 않으며, 개체를 구분하는 목적으로만 사용됩니다. 2. 서열척도 서열척도(Ordinal scale)는 명도척도에서 개체 간의 순서를 표현하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 등급(A, B, C, D), 순위(1위, 2위, 3위) 등이 서...2025.05.06
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확률표집과 비확률표집의 비교2025.05.061. 확률표집 확률표집은 모집단에서 임의로 표본을 추출하여 데이터를 수집하는 방법입니다. 이 때, 각 표본이 선택될 확률은 동일해야 합니다. 이러한 방법으로 수집된 데이터는 모집단을 대표하며, 추출된 표본이 충분히 크다면, 추출한 표본이 모집단의 특성을 적절히 반영할 수 있습니다. 2. 비확률표집 비확률표집은 모집단에서 임의로 표본을 추출하지 않는 방법입니다. 대표적으로 편의표본법이나 판단표본법 등이 있습니다. 이러한 방법으로 수집된 데이터는 모집단을 대표하지 못하고, 수집된 표본이 모집단의 특성을 왜곡시킬 수 있습니다. 3. 확률...2025.05.06
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척도(Scale)에 대한 개념을 설명하되, 국내 프로야구팀에 대한 선호도를 가지고 기술2025.01.221. 척도의 개념 척도(Scale)란 측정을 위한 도구로, 측정 대상의 속성을 정량화하여 통계학으로 가공 가능한 숫자로 환원할 수 있게 해준다. 척도가 중요한 이유는 복합적인 개념의 측정, 자료의 단순성 제고, 측정의 오류 감소 등을 가능하게 하기 때문이다. 2. 국내 프로야구팀에 대한 선호도와 척도의 여러 유형 척도에는 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도 등이 있다. 이를 국내 프로야구팀에 대한 선호도에 적용하면 다음과 같다: 1) 명목척도 - A팀 선호 여부 조사, 2) 서열척도 - 5개 팀에 대한 선호 순위 조사, 3) ...2025.01.22
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확률표본추출과 비확률표본추출의 유형과 특성, 그리고 다양한 표본추출방법의 중요성2025.01.231. 확률표본추출 확률표본추출은 전체 집단에서 특정 요소들을 무작위로 추출하여 그 집단의 특성을 파악하거나 예측하는 데 활용되는 중요한 통계학적 도구입니다. 단순 무작위 추출, 층화 추출, 군집 추출, 체계적 추출 등 다양한 방법이 있으며, 각각의 특성과 장단점이 있습니다. 이러한 방법들은 연구의 목적과 상황에 따라 적절히 선택되어야 하며, 표본의 대표성을 높이는 데 기여합니다. 2. 비확률표본추출 비확률표본추출은 연구자의 편의성이나 주관적 판단에 따라 표본을 선택하는 방식입니다. 편의 추출, 판단 추출, 할당 추출, 눈덩이 추출 ...2025.01.23
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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
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