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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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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오2025.01.211. 데이터 대푯값 유형 데이터 대푯값에는 평균, 중앙값, 최빈값이 존재한다. 평균은 데이터의 평균값을 의미하며 산술평균과 가중평균이 있다. 중앙값은 데이터를 크기 순서로 늘어놨을 때 중앙에 놓이는 값으로 특별히 크거나 작은 변수값이 있을 경우 왜곡이 크지 않아 데이터의 대표값으로 주로 활용된다. 최빈값은 변수값 중 가장 빈도수가 큰 변수값으로 데이터를 몇 개 클래스로 분류했을 시 빈도수가 가장 많은 클래스로 일정 개수 이상의 데이터가 없다면 최빈값의 의미는 희박해진다. 2. 시사점 통계학의 사회적 기능은 자료를 수집해 수집된 자료...2025.01.21
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오2025.01.221. 대푯값 대푯값은 어떠한 데이터를 대표하는 값이다. 대푯값에 포함되는 사항으로는 중앙값이나 평균, 백분위수, 절사평균, 사분위수 등 다양하다. 통상적으로 대푯값은 자료의 특징을 하나의 수로 표현한 것이다. 중앙값은 전체 변량을 순서대로 늘어놓았을 때 가장 중앙 부분에 위치한 수이며, 최빈값은 가장 많이 출연하는 값이다. 사분위수는 자료를 크기순으로 가장 작은 순부터 나열을 했을 때나 반대로 큰 수부터 나열을 했을 때 4등분을 하는 관측값이며, 백분위는 자료를 크기 순으로 늘어놓았을 때 x%인 관측값을 의미한다. 절사 평균은 관측...2025.01.22
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30개 도시의 인구수와 고용인구 통계 분석2025.01.231. 전체 도시의 인구수와 고용인구 통계 30개 전체 도시의 인구수와 고용인구에 대한 평균, 표준편차, 분산을 계산한 결과, 전체 도시의 평균 인구수는 22.23만 명, 평균 고용인구는 13.5만 명으로 나타났다. 인구수의 표준편차는 10.11, 분산은 102.2이며, 고용인구의 표준편차는 4.79, 분산은 22.94로 나타나 도시 간 편차가 큰 것으로 분석되었다. 2. 공업도시와 상업도시의 비교 분석 공업도시와 상업도시의 인구수와 고용인구에 대한 통계 분석 결과, 상업도시가 공업도시에 비해 평균 인구수(23.9만 명 vs. 20....2025.01.23
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오.2025.01.171. 대표값의 종류 데이터를 요약하고 이해하는 데 있어서 중요한 역할을 하는 대표값에는 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)이 있다. 평균은 데이터 집합의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값으로, 연속형 데이터의 대표값으로 사용된다. 중앙값은 데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때 가운데 위치한 값으로, 이상치에 영향을 받지 않는다. 최빈값은 데이터 집합에서 가장 자주 나타나는 값으로, 주로 범주형 데이터의 대표값으로 사용된다. 2. 대표값의 사례 평균은 온라인 쇼핑몰의 매출액 데이터 분석에 활용될 수 있다. 중앙값은...2025.01.17