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다양하게 활용 되는 생활통계2025.04.271. 국가통계의 활용 개인은 개인생활의 합리성 추구의 판단자료로 이용하며, 기업은 시장분석과 기업전략 수립의 기본 자료로 활용하고, 정부는 국가현황 파악, 정책기획수립의 기초자료로 활용한다. 2. 통계학의 역할 및 활용 통계학은 정보의 홍수 속에서 필요한 정보를 얻는 데 도움을 주며, 여론조사, 사회조사, 국가통계작성, 통계적 품질관리, 신약개발, 경기예측, 시장분석 등에서 활용된다. 3. 출생성비와 조출생률 출생성비는 여자아이대비 남자아이의 출생비율이며, 조출생률은 1970년 31.2명에서 2000년 13.4명으로 꾸준히 감소하고...2025.04.27
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KL Divergence2025.05.101. KL Divergence KL Divergence는 두 확률 분포 사이의 차이를 측정하기 위해 사용되는 개념입니다. KL Divergence는 주로 정보 이론과 확률 이론에서 사용되며, 두 분포가 얼마나 다른지를 수치적으로 나타냅니다. KL Divergence는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 확률 분포 간의 차이를 측정하여 데이터 압축, 정보 검색, 통계 분석 등에 사용될 수 있습니다. 2. KL Divergence와 엔트로피 KL Divergence와 엔트로피는 서로 다른 개념이지만, 정보 이론과 확률론에서 밀접한 관...2025.05.10
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이산 분포의 효과적 활용법2025.01.241. 이산 분포 이산 분포는 데이터의 특성과 패턴을 이해하고 분석하는 데 중요한 도구로 활용된다. 이산 분포는 명확한 값으로 구분되는 사건이나 개수를 모델링하는 데 사용되며, 특히 사건이 발생할 횟수나 특정 카테고리로 구분되는 데이터를 다룰 때 유용하다. 이산 분포의 장점으로는 명확한 사건 수 모델링, 확률 질량 함수 사용, 베르누이 분포와 이항 분포의 활용 등이 있다. 2. 이산 분포의 효과적 활용법 이산 분포는 품질 관리, 마케팅 분석, 사건 발생 횟수 예측, 카테고리 데이터 분석, 첫 번째 성공까지의 실패 횟수 분석 등 다양한...2025.01.24
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고려대학교 보건환경융합과학부 방사선안전분석 Final Report2025.01.131. 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 있다. Binomial distribution에서 Np=λ를 유지하면서 N→∞일 때, 그 분포는 Poisson distribution에 수렴한다. λt≪1,N≫1 and Np≪N^(1/2)일 때 Binomial distribution은 근사식을 이용해 ...2025.01.13
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연속확률분포에 대한 요약2025.01.031. 확률밀도함수 확률밀도함수는 주어진 변량이 정해진 구간 내에 존재할 확률을 나타내는 함수입니다. 실험적으로 얻어진 한정된 샘플에 의해 정의되며, 전체 샘플 수에서 이산화된 구간 내 사건이 발견될 확률을 히스토그램으로 표현합니다. 확률밀도함수는 자료동화에 활용될 수 있으며, 시계열 데이터의 통계적 특성 파악에도 도움이 됩니다. 2. 정규분포 정규분포는 연속확률분포의 하나로, 가장 중요하고 응용이 많은 분포입니다. 정규분포는 종 모양의 형태를 가지며, 평균을 중심으로 좌우 대칭을 이룹니다. 정규분포는 자연현상, 시험 성적 등 다양한...2025.01.03
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푸아송 분포 유도 및 특징2025.01.141. 푸아송 분포 푸아송 분포는 거의 일어나지 않는 사건에 대한 분포로 적절합니다. n = 1000000, p = 0.00001 인 경우 이항분포로 계산하기 어려워 푸아송 분포를 사용할 수 있습니다. 푸아송 분포는 수많은 사건 중 특정한 사건이 발생할 확률이 매우 적은 경우에 사용되며, 예시로 단위 길이당 DNA 가닥의 돌연변이 수, 특정 지역에서 일어나는 교통사고 건수 등이 있습니다. 2. 푸아송 분포의 유도 푸아송 분포는 특정 지역에서 하루에 일어나는 교통사고의 평균 횟수 λ = 5일 때, 교통사고가 하루에 7번 일어날 확률을 ...2025.01.14
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술취해 대도시 여기저기 걷기 (Metropolis Hastings)2025.05.091. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률론적인 방법으로 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 마치 술에 취해 대도시를 걷는 것과 유사하게 무작위로 이동하면서 원하는 답을 찾아갑니다. 이 알고리즘은 통계 추정, 최적화, 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽스, 베이지안 통계 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘의 원리 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률을 기반으로 동작합니다. 알고리즘은 현재 위치에서 다음 위치로 이동할 때 확률을 사용하여 이동합니다...2025.05.09
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[경영통계학]4주-5주 강의를 통해 확률변수와 겹합확률분포, 확률분포 대해 학습했습니다.2025.05.051. 이산확률분포 이산확률분포(discrete probability distribution)란 셀 수 있는 확률변수와 각 확률변수에 따른 확률의 분포를 말한다. 이러한 이산확률분포에는 베르누이 분포, 이항 분포, 초기하 분포, 포아송 분포 등이 있다. 2. 연속확률분포 연속확률분포(continuous probability distribution)란 확률변수가 가질 수 있는 값의 개수를 셀 수 없는 연속확률변수의 확률분포를 말한다. 이러한 연속확률분포에는 균등 분포, 지수 분포, 감마 분포 등이 있다. 3. 이산확률분포와 연속확률분포...2025.05.05
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확률이론에 대하여 요약하여 정리하시오2025.04.271. 확률의 공준 확률의 공준은 총 3가지로 정리할 수 있다. 공준1: 0<=P(E)<=1 (모든 확률의 값은 0이상 1이하), 공준2: P(S) = 1 (모든 확률의 합은 1), 공준3: 각 사건이 배반사건일 경우 합사건의 확률은 각각의 확률을 합한 것과 같음. 2. 확률분포 확률분포란 확률변수를 X라 하였을 때 X의 함수이다. 이 X는 특정한 값을 가지는데 그 값을 가질 확률들은 일종의 함수와 같이 특정 분포를 가지게 된다. 예를 들면 주사위를 던지는 실험에서 나올 수 있는 확률변수가 X이고, X의 확률은, P(x=1)=1/6이...2025.04.27
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한국방송통신대학교 통계데이터과학과 엑셀데이터분석 2024년 출석과제(만점)2025.01.251. 연도별 강수량 분석 A지역과 B지역의 1990년부터 2020년까지의 연강수량 자료를 엑셀과 KESS로 분석하여 두 지역의 연도별 강수량 추세 변화, 기술통계량 비교, 줄기-잎 그림과 상자그림 비교 등을 통해 두 지역의 강수량을 비교하였다. 분석 결과, A지역의 평균 및 총 강수량이 B지역보다 많았지만 연도별 편차가 컸다. 2. 이항분포와 포아송분포 자유투 성공률이 80%인 농구선수의 20번 자유투 성공 횟수와 4지선다형 문제 10문항에 대한 정답 수를 확률변수로 정의하고, 이항분포와 포아송분포를 이용하여 각각의 확률을 계산하였...2025.01.25
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