총 50개
-
두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정의 실제 응용2025.05.121. 두 모집단의 비율 차이 가설검정 이번 과제에서는 두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정을 다룹니다. 귀무가설(H0)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 없다'이고, 대립가설(H1)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 있다'입니다. 표본 크기 n=100인 t-검정을 이용하여 유의수준 α=0.05에서 p값이 0.001 이하이면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하며, 그 이상이면 귀무가설을 채택하게 됩니다. 2. 두 모집단 비율 차이 검정의 실제 응용 두 모집단 간의 비율 차이를 검정하는 방법은 성별, 연령, 지역 등 다양한 기준에 ...2025.05.12
-
한국방송통신대학교 통계데이터과학과 엑셀데이터분석 2021년 기말과제(만점)2025.01.251. 확률 계산 문제 1에서는 이항분포와 포아송분포를 이용하여 다양한 확률 값을 계산하는 방법을 다루고 있습니다. 엑셀의 BINOMDIST, POISSON 함수를 활용하여 확률을 구하는 과정이 자세히 설명되어 있습니다. 2. 정규분포와 표본평균 문제 2에서는 정규분포를 따르는 모집단에서 표본을 추출하여 표본평균의 분포를 구하는 방법을 다루고 있습니다. 엑셀의 NORMDIST 함수를 이용하여 정규분포의 확률을 계산하고, 중심극한정리를 활용하여 표본평균의 분포를 구하는 과정이 설명되어 있습니다. 3. 이항분포의 정규근사 문제 2에서는 ...2025.01.25
-
행정계량분석 과제물 - 15문제 풀이하기2025.01.251. 확률변수 확률변수란 특정 사건이 일어날 가능성의 척도로 정의되는 실수값을 갖는 변수이다. 확률변수와 표본평균의 관계는 표본평균이 확률변수의 특성을 반영하고 확률분포에 대한 정보를 제공한다는 것이다. 특히 중심극한정리에 따르면 표본평균은 충분히 큰 표본을 사용할 때 모집단의 확률분포에 가깝게 수렴하게 된다. 2. 확률변수 변환 확률변수 Y에 상수 5를 곱하여 새로운 확률변수 Z를 만들면, Z의 분산은 Y의 분산에 5의 제곱을 곱한 값이 된다. 즉, Var(Z) = 5^2 * Var(Y)가 성립한다. 3. 정규분포 확률 계산 정규...2025.01.25
-
경영분석을 위한 기초통계 - 표본의 신빙성과 추정 방법2025.05.131. 표본의 신빙성과 모집단 추정 표본으로써 모집단을 추정하는 것은 중심극한정리와 표본 크기 결정 등의 방법을 통해 신빙성을 높일 수 있다. 중심극한정리에 따르면 표본 크기가 충분히 크면(n≥30) 표본평균의 분포가 정규분포에 근사하게 된다. 또한 모평균 추정이나 모비율 추정을 위한 표본 크기를 결정할 때 모분산, 신뢰수준, 허용오차 등을 고려하여 적절한 표본 크기를 결정할 수 있다. 2. 확률 계산 주머니에 흰 공 3개, 검은 공 3개, 파란 공 4개가 있을 때 두 개의 공을 연속해서 무작위로 뽑을 때 (1) 두 공 모두 흰색일 ...2025.05.13
-
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
-
이론과 가설검정의 논리에 대해 설명하시오2025.01.161. 이론의 정의와 역할 이론은 다양한 관찰과 실험을 통해 도출된 일반적인 원리나 법칙을 의미한다. 이론은 연구자가 현상을 이해하고 설명하는 데 중요한 역할을 하며, 새로운 연구 질문을 생성하고 연구 방향을 설정하는 데 중요한 지침을 제공한다. 예를 들어, 뉴턴의 운동 법칙은 물리학에서 물체의 운동을 설명하는 기본적인 이론이다. 2. 가설의 설정 가설은 이론을 바탕으로 특정 현상에 대해 예상되는 결과를 제시하는 문장이다. 가설은 연구자가 검증하고자 하는 명제이며, 이를 통해 이론의 타당성을 평가할 수 있다. 가설은 명확하고 검증 가...2025.01.16
-
S신용카드 회사의 이자율 인하에 따른 고객 카드 사용 변화 분석2025.01.051. 평균 카드 사용액 추정 S신용카드 회사에서는 이자율을 1% 인하하였다. 이자율 인하 이전 평균 카드 사용액은 600천원이었으나, 경영자는 이자율 인하로 인해 평균 카드 사용액이 650천원까지 증가할 것이라고 주장하였다. 이를 검정하기 위해 25개의 표본 계좌를 조사한 결과, 평균 카드 사용액은 615천원, 표준편차는 120천원으로 나타났다. 2. 평균 카드 사용액에 대한 신뢰구간 및 가설 검정 평균 카드 사용액의 점추정값은 615천원이며, 95% 신뢰구간은 565,464천원 ≤ μ ≤ 664,536천원으로 경영자의 주장인 65...2025.01.05
-
부모와 자녀 키의 상관관계2025.05.151. 데이터 수집과 요약 데이터 수집 과정 및 수집된 원시 데이터의 소개, 그림형 혹은 숫자형 기술통계 제시, 기술통계 결과를 통한 시사점 제시 2. 가설제안 및 통계 분석 논리적 가설 수립, 집단간 차이분석 혹은 인과관계분석 3. 분석 결과 및 전략 제안 분석결과 요약정리, 분석결과 기반의 전략 제안 및 예상 기대효과 1. 데이터 수집과 요약 데이터 수집과 요약은 데이터 분석의 기초가 되는 매우 중요한 단계입니다. 데이터 수집 시 데이터의 출처와 신뢰성을 확인하고, 데이터의 특성을 잘 이해하는 것이 중요합니다. 또한 데이터를 요약...2025.05.15
-
로널드 피셔와 제레지 네이만의 통계학 업적과 교류2025.01.241. 로널드 피셔의 업적 로널드 피셔는 통계적 유의성 개념과 최대 우도 추정법을 도입하여 통계학의 발전에 기여했다. 그의 연구는 실험 설계와 데이터 분석의 기초를 마련하는 데 중요한 역할을 했다. 2. 제레지 네이만의 업적 제레지 네이만은 네이만-피셔-피어슨 가설 검정 이론을 개발하여 통계적 가설 검정의 체계적인 절차를 확립했다. 이를 통해 통계적 의사결정의 명확한 기준을 제시했다. 3. 피셔와 네이만의 교류 및 논쟁 피셔와 네이만은 통계적 가설 검정 이론을 둘러싸고 활발한 논쟁을 벌였다. 이는 통계학의 이론적 토대를 강화하고 다양...2025.01.24
-
만 7세 남자 아동의 평균 몸무게 추정 및 췌장암 환자 데이터 분석2025.01.261. 모집단, 표본, 모수, 통계량 만 7세 남자 아동 전체는 모집단이고, 여기서 모집된 만 7세 남자 아동 100명은 표본이다. 모집단인 7세 남자 아동 전체에서 뽑은 100명의 표본을 대상으로 계산한 평균 몸무게는 통계량(statistic)을 의미한다. 2. 췌장암 환자 데이터 분석 R을 이용하여 데이터를 읽고 저장하며, 범주형 변수를 factor 형태로 저장하였다. 수축기 혈압(SBP)의 분포를 나타내는 히스토그램을 그렸다. 또한 데이터에 포함된 156명 전체의 수축기 혈압 중앙값과 95% 신뢰구간을 구하였다. 3. 가설검정 ...2025.01.26
1 / 5
