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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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기초확률론 매트랩 과제2025.01.161. 동전 던지기 실험 이 과제에서는 MATLAB을 사용하여 동전을 10번 던지는 실험을 200번 반복하고, 앞면이 나오는 횟수를 계산하여 히스토그램을 그리고 수학적 확률과 비교하는 내용입니다. 앞면이 나올 확률을 1/2로 가정하고, 10번 던지는 실험을 200번 반복하여 앞면이 나오는 횟수의 분포를 확인하고 수학적 확률과 비교하는 것이 핵심 내용입니다. 1. 동전 던지기 실험 동전 던지기 실험은 확률과 통계 분야에서 널리 활용되는 기본적인 실험 방법입니다. 이 실험은 동전을 던져 앞면과 뒷면이 나오는 확률을 관찰하고 분석하는 것입...2025.01.16
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방통대 통계데이터과학과 R데이터분석 A+2025.01.241. 성과점수 분석 1. 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 상자그림을 성별로 나란히 그렸습니다. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣었습니다. 2. 성별에 따라 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 평균에 차이가 있는지 검정한 결과, 성별에 따른 성과점수의 평균에 차이가 있는 것으로 나타났습니다(p-value = 0.04677<0.05). 3. 스트레스 그룹 별로 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 평균을 구했습니다. 4. 스트레스 그룹 별로 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 평균에 차이가 있는지 검정한 결과, 스트레...2025.01.24
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R데이터분석 출석수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. R datarium 패키지 내 jobsatisfaction 데이터셋 분석 1) 직업만족도점수의 상자그림을 성별로 나란히 그렸고, 상자그림을 통해 남성의 직업만족도점수의 중앙값은 여성보다 낮으며, 분포는 여성보다 넓게 퍼진 모습을 확인할 수 있었다. 2) 남성의 직업만족도점수 평균은 7.06, 여성의 직업만족도점수 평균은 6.87이었다. 3) 성별에 따른 직업만족도점수 평균의 차이는 없다고 할 수 있었다. 4) 교육수준에 따른 직업만족도점수 평균에서 적어도 하나 이상은 교육수준에 따라 유의미한 차이가 있다고 결론 내릴 수 있었다...2025.01.24
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방송통신대학교 데이터정보처리 출석수업 과제2025.01.261. 총출생성비 총출생성비는 여자 인구 100명당 남자 인구로 나타내는 지표입니다. 서울시의 총출생성비는 2018년에 최대값인 107.9명을 기록했으며, 이후 지속적으로 감소하는 추세입니다. 반면 경기도의 총출생성비는 2022년에 106.3명을 기록하며 증가하는 추세입니다. 서울시의 평균 총출생성비는 105.7명, 경기도는 105명으로 서울시가 약간 높습니다. 2. 줄기-잎 그림 줄기-잎 그림은 데이터의 분포를 빠르게 파악할 수 있는 방법입니다. 이 그림에서 줄기는 10단위이고, 잎은 나머지 자리의 숫자입니다. 이 그림을 통해 점수...2025.01.26
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파이썬과R 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물) 교재 연습문제 3장 1번, 2번, 3번 4장 7번, 8번, 9번 8장 2번2025.01.261. R 데이터프레임 생성 R에서 데이터프레임은 data.frame 함수로 생성한다. 데이터프레임을 구성할 원소를 설정하고, 행의 이름을 지정할 수 있다. 또한 문자열을 'factor'로 처리할지 여부를 선택할 수 있다. 2. 파이썬 딕셔너리 생성 파이썬에서 딕셔너리는 키(key)와 값(value)을 매핑시킨 자료형이다. 키는 불변객체의 자료형이어야 하며, 값은 자료형의 제한이 없다. 리스트나 튜플과 같은 가변객체는 키가 될 수 없다. 3. 파이썬 데이터프레임 생성 파이썬의 판다스 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 생성할 수 있다...2025.01.26
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방송통신대학교 통계데이터학과)바이오통계학 중간과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 모집단, 표본, 모수, 통계량 모집단은 우리가 알고 싶은 대상 전체를 의미하며, 표본은 모집단의 일부를 실제로 관측한 것을 말한다. 모수는 모집단 전체의 특성을 나타내는 값이고, 통계량은 표본의 특성을 나타내는 값이다. 이 문제에서 모집된 만 7세 아동 100명은 표본에 해당한다. 2. 히스토그램 그리기 R 프로그래밍을 이용하여 수축기 혈압(SBP)의 분포를 나타내는 히스토그램을 그렸다. 이를 통해 데이터의 분포 특성을 시각적으로 확인할 수 있다. 3. 중앙값 구하기 R 프로그래밍을 이용하여 이 데이터에 포함된 156명 전체의...2025.01.26
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방송통신대학교 통계데이터학과) 파이썬과 R 출석수업과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 데이터프레임 생성 R을 사용하여 name, height, weight 3개의 열을 갖는 데이터프레임을 생성하고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 2. 파이썬 딕셔너리 생성 x1, x2, x3 리스트를 사용하여 name, height, weight 키를 가진 파이썬 딕셔너리를 생성하였습니다. 3. 파이썬 데이터프레임 생성 파이썬에서 생성한 딕셔너리를 사용하여 데이터프레임을 만들고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 4. 파이썬 함수...2025.01.26
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최근 1년간 개봉한 영화 30개의 상영 시간 분석2025.01.241. 영화 상영 시간 분석 본 과제는 최근 1년간 개봉한 영화 30개의 상영 시간을 분석하여 영화의 상영 시간에 대한 통계적 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 빈도분포표와 히스토그램을 작성하고, 평균, 중앙값, 최빈값을 계산하여 가장 적합한 중심 측정치를 논의하며, 데이터를 표준화하여 특이값을 분석하고자 한다. 1. 영화 상영 시간 분석 영화 상영 시간 분석은 영화 산업에서 매우 중요한 주제입니다. 관객들의 선호도와 관람 행태를 이해하고 이를 바탕으로 영화 제작과 배급 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 상영 시간이 너...2025.01.24
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2023년 1학기 통계학개론 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 히스토그램 그리기 12명의 학생이 읽은 책 수에 대한 히스토그램을 그렸습니다. 히스토그램을 통해 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 2. 상자그림 그리기 12명의 학생이 읽은 책 수에 대한 상자그림을 그렸습니다. 상자그림을 통해 데이터의 다섯 수치 요약(최소값, 1사분위수, 중앙값, 3사분위수, 최대값)을 확인할 수 있습니다. 3. t 검정 12명의 학생이 읽은 책 수에 대한 t 검정을 수행했습니다. t 검정 결과 p-value가 매우 작게 나와 해당 데이터가 통계적으로 유의미하다고 해석할 수 있습니다. 4. 대응...2025.01.25
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