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간호연구방법 및 통계 ) 1. 연구설계 중 실험연구설계의 종류를 구분하고 설명하시오 2. 기술통계와 추론통계학을 각각 설명하시오 3. 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도를 설명하시오 4. 평균과 표준편차를 설명하시오2025.04.271. 실험연구설계의 종류 실험연구설계는 순수실험설계, 유사실험설계, 원시실험설계로 구분할 수 있다. 순수실험설계는 인과관계 또는 이론을 검증하기 위하여 외생변수를 엄격하게 통제하고 실험군과 대조군의 독립변수를 조작하는 실험설계이다. 순수실험설계는 연구 대상의 무작위 배정, 외생변수의 통제, 독립변수의 조작 등 세 가지 조건을 만족한다. 유사실험설계는 순수실험설계의 조건 중 무작위 배정이나 외생변수의 통제를 만족하지 못하는 실험설계이다. 원시실험설계는 실험처치만 존재하는 실험설계로 인과관계나 이론을 검증하기보다는 문제를 규명하고자 하...2025.04.27
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이공계생을 위한 확률과 통계 2판 5장 연습문제 풀이 (7,8,9,10,12,16,19번)2025.05.091. 정규분포 정규분포의 특성을 이용하여 확률을 계산하는 문제들이 제시되어 있습니다. 정규분포의 표준화, 평균과 표준편차를 이용한 확률 계산 등이 다루어지고 있습니다. 2. 가설검정 두 집단의 평균 차이에 대한 가설검정 문제가 포함되어 있습니다. 표본평균과 표준편차를 이용하여 검정통계량을 계산하고, 이를 바탕으로 가설을 검정하는 과정이 설명되어 있습니다. 3. 신뢰구간 모평균에 대한 신뢰구간 추정 문제가 포함되어 있습니다. 표본평균과 표준편차를 이용하여 신뢰구간을 계산하는 방법이 다루어지고 있습니다. 1. 정규분포 정규분포는 통계학...2025.05.09
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대구가톨릭대학교 파이썬프로그래밍기초 2주차 솔루션2025.05.031. 파이썬 프로그래밍 기초 이 자료는 대구가톨릭대학교의 파이썬 프로그래밍 기초 과목 2주차 실습 과제에 대한 솔루션을 제공합니다. 이 과제에서는 파이썬 변수 사용, 산술 연산자, 복합 할당 연산자, input 함수, 합계 및 평균 계산, 리스트 생성 등의 기본적인 프로그래밍 개념을 다루고 있습니다. 1. 파이썬 프로그래밍 기초 파이썬은 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나로, 그 이유는 간단한 문법과 강력한 기능 때문입니다. 파이썬은 초보자들도 쉽게 배울 수 있으며, 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 특히 데이터 ...2025.05.03
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30개 도시의 인구수와 고용인구 통계 분석2025.05.051. 30개 도시 전체 통계 30개 도시 전체의 인구수 평균은 21.87, 표준편차는 10.064, 분산은 101.292입니다. 고용인구 평균은 12.66667, 표준편차는 4.618802, 분산은 21.33333입니다. 2. 공업도시 통계 공업도시의 인구수 평균은 20.3125, 표준편차는 8.348403, 분산은 69.69583입니다. 고용인구 평균은 12.125, 표준편차는 4.145278, 분산은 17.18333입니다. 3. 상업도시 통계 상업도시의 인구수 평균은 23.64286, 표준편차는 11.79705, 분산은 139....2025.05.05
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현대자동차 모빌리티 기술인력 자소서2025.05.061. 이산확률분포 이산확률분포란 이산확률변수에 대응하는 확률분포를 말한다. 확률변수가 취하는 값이 이산집합이어서 유한집합이거나 가산일 때, 이에 대응하는 확률분포를 이산확률분포라고 한다. 이산확률변수는 확률질량함수가 확률분포를 결정한다. 이항분포, 기하분포, 포아송 분포, 음이항분포 등이 대표적인 이산확률분포이다. 2. 이항분포 이항분포는 연속된 n번의 독립적 시행에서 각 시행이 확률 p를 가질 때의 이산 확률 분포이다. 이항분포의 네가지 조건으로는 첫째, n회의 동일한 실험(시도)이 있다. 둘째, 매번의 시도는 성공/실패, 가부,...2025.05.06
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중심을 나타내는 척도의 유형과 일상에서 자주 사용하는 평균척도2025.05.091. 척도의 정의와 유형 척도는 어떠한 대상의 특성에 대해 단위를 사용하여 정량화 한 것을 말한다. 중심을 나타내는 척도의 유형에는 평균, 중앙값, 최빈값 등이 있다. 평균은 데이터의 총합을 데이터 개수로 나눈 값이며, 중앙값은 데이터를 크기순으로 정렬했을 때 가운데 위치한 값, 최빈값은 가장 빈번하게 나타나는 값이다. 2. 일상에서 자주 사용하는 평균척도 일상에서 자주 사용하는 평균척도에는 평균 성적, 평균 온도 등이 있다. 평균 성적은 학업 성취도를 파악하고 개선할 수 있는 지표로 활용되며, 평균 온도는 날씨를 이해하고 설명하는...2025.05.09
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모집단과 표본의 관계 설명2025.01.101. 모집단과 표본의 관계 모집단은 특정한 정보를 얻고자 하는 전체 대상 혹은 집합을 의미하며, 표본은 연구자가 측정하거나 관찰한 결과들의 집합입니다. 모집단 전체를 대상으로 전수조사를 하는 것은 비효율적이므로, 연구자들은 표본을 측정하거나 관찰하여 모집단을 추정하게 됩니다. 모집단의 특성으로는 모평균, 모분산, 모표준편차 등이 있고, 표본집단의 특성으로는 표본평균, 표본분산, 표본표준편차 등이 있습니다. 2. 도수분포표와 히스토그램 도수분포표는 자료의 분포를 몇 개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 포함되는 자료의 개수를 정리한 표...2025.01.10
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경영통계학 ) (a) 영화 30개를 무작위로 골라 영화 제목과 상영시간(분)을 기록하시오. (b) 빈포분포표와 히스토그램을 작성하고, 히스토그램을 설명하시오. (c) 평균, 중앙값, 최빈값을 계산하고, 이 중 가장 좋은 중2025.05.071. 경영통계학 경영은 일반적인 사람의 기준에서 봤을 때 기업을 대상으로 하므로 계량화하거나 지표로 나타내는 것에는 한계가 있다. 경영 성과에 대해서는 수익률이나 상장기업은 주가로 그 수치를 나타낼 수 있지만 마케팅적 측면에서 소비자의 선호나 인적 자원 관리 측면에서 직원의 성과 정도를 수치화하는 것은 쉽지 않다. 그리고 기업 내부에서 조사하는 것이기 때문에 객관적인 답이 도출되지 않을 수도 있다. 이러한 이유로 통계학이 경영에서 관심 받고 있는 이유이다. 통계학은 경영의 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 먼저 생산하는 기업이라면 ...2025.05.07
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오.2025.05.081. 평균 평균은 데이터를 대표하는 중요한 값 중 하나입니다. 평균은 해당 데이터 집합의 총합을 데이터의 개수로 나누어 구할 수 있습니다. 주로 연속형 데이터나 수치 데이터에서 사용되며, 데이터의 중심 경향성을 파악하는 데 도움을 줍니다. 평균은 데이터의 분포와 집중도를 알 수 있습니다. 데이터가 정규분포를 따른다면 평균은 데이터의 중심을 잘 반영하게 됩니다. 그러나 이상치가 존재할 경우 평균에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이런 경우 중앙값과 함께 평균을 비교하여 데이터의 대표성을 판단할 수 있습니다. 2. 중앙값 중앙값은 데이터...2025.05.08
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30개 도시의 인구수와 고용인구 분석2025.05.051. 전체 도시의 인구수와 고용인구 전체 도시의 인구수와 고용인구의 평균, 표준편차, 분산을 계산했습니다. 인구수 평균은 4069.60명, 표준편차는 3762.49명, 분산은 14169906.76입니다. 고용인구 평균은 1725.40명, 표준편차는 1735.50명, 분산은 3010579.13입니다. 대부분의 도시가 5000명 이하의 인구수와 고용인구를 가지고 있으며, 일부 도시에서 매우 높은 수치를 보였습니다. 2. 상업도시와 공업도시의 인구수와 고용인구 상업도시와 공업도시 각각의 인구수와 고용인구의 평균, 표준편차, 분산을 계산했...2025.05.05
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