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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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데이터로부터 분포 추정하기2025.05.091. 분포 추정 데이터 분석에서 가장 기본적인 작업 중 하나는 주어진 데이터로부터 분포를 추정하는 것입니다. 분포 추정은 데이터의 특성과 패턴을 이해하고, 통계적 추론과 예측을 위한 기반을 마련하는 핵심 과정입니다. 분포 추정은 주로 확률분포를 가정하고 해당 분포의 파라미터를 추정하는 과정으로 수행되지만, 때로는 데이터가 정규분포나 다른 특정한 분포를 따르지 않는 경우도 있습니다. 이럴 때는 비모수적인 방법이나 시각적인 평가를 통해 분포를 추정하는 것이 필요합니다. 2. 비모수적 방법 비모수적 방법은 통계학에서 사용되는 개념으로, ...2025.05.09
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주사위 던지기 시뮬레이션과 질병 진단 확률 분석2025.01.251. 주사위 던지기 시뮬레이션 R 프로그램을 활용하여 주사위 던지기를 20번, 200번, 2000번, 20000번 실행하고 그 결과를 히스토그램으로 나타냈습니다. 주사위 던지기는 독립 시행이며 각 숫자가 나올 확률이 동일합니다. 시행 횟수가 많아질수록 그래프가 균일해지는 것을 확인할 수 있습니다. 2. 질병 진단 확률 계산 전체 인구의 3%가 질병을 앓고 있으며, 진단 키트 검사 결과가 양성일 때 이 사람이 질병에 걸렸을 확률을 계산했습니다. 질병에 걸렸을 때 진단 키트가 양성을 보일 확률과 질병에 걸렸을 확률을 곱한 뒤 진단 키트...2025.01.25
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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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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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건설관리학_ 품질관리 정리2025.05.101. 품질관리의 방법 품질관리의 목적은 구매자가 요구하는 품질의 제품을 경제적으로 만들어 내기 위한 수단의 체계이다. 토목공사의 품질관리는 발주자가 요구한 품질을 만족하는 토목구조물을 가장 경제적으로 만들어 내기 위한 행동이다. 좋은 제품의 조건은 사람이 요구하는 품질, 즉 안심, 오래, 경제적, 싸다, 바로 입수 가능, 만족감이 충족되는 것이다. 2. 품질특성 품질특성관리의 대상이 되는 품질은 공정의 초기에서 측정할 수 있는 것 또는 즉시 결과가 얻어지는 것을 선정한다. 토목구조물의 품질특성에는 구조물의 질, 가격, 납품, 안전 ...2025.05.10
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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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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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1990년부터 2022년까지의 연도별 전국 총출생성비 시계열 분석2025.01.251. 총출생성비 시계열 분석 1990년부터 2022년까지의 전국 총출생성비 데이터를 시계열도표로 나타내고 경향을 설명하였습니다. 데이터 분석을 위해 R 프로그래밍 언어를 사용하여 줄기-잎 그림, 히스토그램, 상자그림 등의 시각화 기법을 적용하였습니다. 이를 통해 데이터의 분포와 특성을 파악할 수 있었습니다. 1. 총출생성비 시계열 분석 총출생성비는 한 여성이 가임기 동안 낳을 것으로 예상되는 평균 출생아 수를 나타내는 지표입니다. 이 지표는 인구 변화와 관련된 중요한 정보를 제공합니다. 시계열 분석을 통해 총출생성비의 추이와 변화 ...2025.01.25
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2024년 1학기 방송통신대 통계학개론 출석대체과제물2025.01.251. 히스토그램 히스토그램은 데이터의 분포를 시각적으로 나타내는 그래프입니다. 제시된 코드와 결과를 통해 16명의 데이터에 대한 히스토그램을 그릴 수 있습니다. 2. 상자그림 상자그림은 데이터의 중앙값, 사분위수, 최솟값, 최댓값 등을 한눈에 볼 수 있는 그래프입니다. 제시된 코드와 결과를 통해 16명의 데이터에 대한 상자그림을 그릴 수 있습니다. 3. 다섯수치요약 다섯수치요약은 데이터의 최솟값, 제1사분위수, 중앙값, 평균값, 제3사분위수, 최댓값을 나타내는 통계량입니다. 제시된 코드와 결과를 통해 16명의 데이터에 대한 다섯수치...2025.01.25
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