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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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고려대학교 보건환경융합과학부 방사선안전분석 Lab 2 Statistics of Counting2025.01.131. Poisson distribution Poisson distribution은 시행 횟수는 아주 많으면서 성공 확률은 아주 낮은 경우 사용되는 확률 분포이며, N이 충분히 크고 p가 충분히 작아서 Np가 적당할 때 binomial distribution의 값을 근사적으로 구할 수 있습니다. Binomial distribution에서 Np=λ를 유지하면서 N→∞일 때, 그 분포는 Poisson distribution에 수렴합니다. Poisson distribution은 일반적으로 N≥20이고 p≤0.05이면 어느 정도 충분하고, ...2025.01.13
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경영통계학 ) 기술통계와 추론통계에 대한 각각의 개념과 예시2025.01.241. 기술통계 기술통계란 수집한 데이터를 요약하고 설명, 표현하는 방식이다. 도표나 테이블이 많이 사용되기도 한다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정하는 방법이다. 모집단의 특성을 파악하고자 할 때 사용한다. 1. 기술통계 기술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 이를 통해 데이터의 특성을 이해하고 분석할 수 있습니다. 기술통계에는 평균, 중앙값, 표준편차, 분산 등의 측정치가 포함됩니다. 이러한 측정치를 사용하면 데이터의 중심경향과 분산을 파악할 수 ...2025.01.24
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확률변수와 확률분포에 대한 학습2025.01.221. 이산확률분포 이산확률분포는 확률변수에 대한 확률분포로 확률변수의 값의 확률이 어떻게 분포되었는지를 보여주는 분포입니다. 이산확률변수의 확률함수는 두 가지 조건을 만족해야 합니다. 이산확률분포에는 베르누이분포와 이항분포가 있습니다. 2. 이항분포 이항분포는 성공확률 p인 베르누이시행을 n번 반복했을 때 성공횟수 X의 분포를 나타냅니다. 이항분포는 n과 p에 의해 확률구조가 결정되며, 이 두 값이 이항분포의 모수가 됩니다. 이항분포의 특성 중 하나는 성공 확률이 동일하고 서로 독립인 이항 확률변수 합도 이항분포를 따른다는 것입니다...2025.01.22
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통계학을 공부하며 나의 일상생활에 적용될 수 있었던 경우를 기술하세요2025.01.201. 통계학의 개념과 활용 통계학은 데이터를 활용하여 그 속에서 패턴을 발견하고 그를 통해서 적재적소에 활용하는 것이다. 통계학의 개념에 대해서 잘 알아두면 업무를 수행할 때 뿐 아니라 일상생활에서도 보다 효율적으로 선택을 내리는 등 여러가지 목적으로 활용할 수 있다. 통계는 먼저 어떠한 현상을 한눈에 알아보기 쉽도록 일정한 체계에 따라서 숫자로 나타낸 것이며, 사회나 자연 현상을 정리 및 분석하는 수단으로서 활용된다. 2. 일상생활에서의 통계학 활용 나의 인생에 통계학은 여러가지 부분에서 활용되었다. 기상청의 강수확률 통계를 활용...2025.01.20
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방송통신대학교 수리통계학 출석수업 과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. J. Neyman(네이만)과 E.S. Pearson(이곤 피어슨)의 업적과 교류 20세기 초 일군의 통계학자들이 작은 수의 데이터를 확률모형과 연결하여 분석, 추론하기 시작하면서 현대 통계학이 형성되기 시작했고, 널리 알려져 있다시피 20세기가 시작되자마자 나온 K.Pearson(칼 피어슨), W.Gosset(고셋) 등의 연구에 이어 통계적 검정법 연구에서 큰 획을 그은 인물은 R.A.Fisher(피셔), J.Neyman(네이만), E.S.Pearson(이곤 피어슨) 등이었다. 본 과제에서는 여러 통계학자들 중 서로 교류하고 ...2025.01.26
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연구 가설, 귀무가설, 반중가능성의 관계2025.05.151. 연구 가설 연구 가설은 연구자가 주장하는 사실로서 어떤 현상 또는 사건들이 발생하였다고 주장하는 명제입니다. 연구 가설은 통계적으로 유의미한 결과를 나타내야 합니다. 2. 귀무가설 귀무가설은 연구자가 주장하는 사실로서 어떤 현상 또는 사건들이 발생하지 않았다고 주장하는 명제입니다. 귀무가설은 통계적으로 유의미하지 않은 결과를 나타내야 합니다. 3. 반중가능성 반중가능성은 중국에 대한 부정적인 감정을 의미합니다. 연구 결과에 따르면 중국과의 무역 비중이 증가할수록 한국 경제성장률이 낮아지고, 국내 기업의 중국 시장 진출 시 현지...2025.05.15
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표본추출의 개념과 목적, 유형2025.01.281. 표본추출의 개념 표본추출은 통계학과 연구 방법론에서 전체 집단(모집단)의 특성을 추정하기 위해 그 일부를 선택하여 조사하는 과정을 의미합니다. 모집단 전체를 조사하는 것은 시간, 비용, 자원의 한계로 인해 실질적으로 어려운 경우가 많기 때문에, 대표성 있는 표본을 추출하여 연구의 효율성을 높이고 결과의 일반화를 가능하게 합니다. 2. 표본추출의 목적 표본추출의 주요 목적은 시간과 비용 절약, 신뢰도와 정확도 향상, 데이터 관리 용이, 연구 결과의 일반화, 연구의 반복성 확보 등입니다. 표본추출을 통해 모집단의 특성을 효과적으로...2025.01.28
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확률의 개념을 사례를 들어 설명하고, 제시한 문제를 풀이과정을 포함하여 구하고2025.05.031. 확률의 개념 확률은 특정 사건 혹은 사상이 발생할 가능성을 0과 1 사이의 수로 나타낸 것을 말한다. 확률은 크게 객관적 확률, 고전적 확률, 경험적 확률, 주관적 확률 4가지로 구분할 수 있다. 객관적 확률은 실험이나 관찰을 통해 특정 사상의 발생 가능성을 계산하는 것이며, 고전적 확률은 경험 혹은 실험에 의한 자료가 없더라도 논리적 유추를 통해 계산할 수 있는 확률이다. 경험적 확률은 n번 반복된 실험에서 특정 사상 A가 몇 번 발생하는지 관찰함으로써 계산되며, 주관적 확률은 개인의 경험, 직관, 지식 등에 기초하여 계산된...2025.05.03
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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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