2023년 1학기 통계학개론 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점

문서 내 토픽

1. 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 t 검정

12명의 학생의 중간고사와 기말고사 수학 점수에 대한 대응 t 검정을 수행했습니다. 검정 결과 p-value가 0.08525로 나와 귀무가설을 채택하여 기말고사 점수가 중간고사 점수보다 높다고 볼 수 있습니다.
5. 카이제곱 검정

영화관 입장권 구매 방식(온라인 or 현장)과 팝콘 구매 여부에 대한 카이제곱 검정을 수행했습니다. 검정 결과 p-value가 0.07479로 나와 귀무가설을 채택하여 두 변수가 서로 독립적이라고 볼 수 있습니다.
6. 산점도 그리기

13개 주택의 면적과 가격 데이터에 대한 산점도를 그렸습니다. 산점도를 통해 두 변수 간의 관계를 시각적으로 확인할 수 있습니다.
7. 상관계수 계산

13개 주택의 면적과 가격 데이터에 대한 상관계수를 계산했습니다. 상관계수 값이 0.8573741로 나와 두 변수 간에 강한 양의 상관관계가 있다고 볼 수 있습니다.
8. 회귀분석

13개 주택의 면적을 독립변수로, 가격을 종속변수로 하는 회귀분석을 수행했습니다. 회귀직선의 절편은 -10.86561, 기울기는 0.18573으로 나왔습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 히스토그램 그리기

히스토그램은 데이터의 분포를 시각적으로 표현하는 매우 유용한 도구입니다. 데이터의 중심경향, 분산, 왜도 등을 쉽게 파악할 수 있어 데이터 탐색 및 분석에 필수적입니다. 히스토그램을 통해 데이터의 특성을 이해하고 적절한 통계 기법을 선택할 수 있습니다. 또한 히스토그램은 데이터 전처리 과정에서 이상치 탐지에도 활용될 수 있습니다. 따라서 히스토그램 그리기는 데이터 분석의 기본 기술로 반드시 익혀야 합니다.
2. 상자그림 그리기

상자그림은 데이터의 중심경향, 분산, 비대칭성, 이상치 등을 한눈에 파악할 수 있는 강력한 시각화 도구입니다. 상자그림을 통해 데이터의 전반적인 분포와 특성을 쉽게 이해할 수 있으며, 이를 바탕으로 적절한 통계 기법을 선택할 수 있습니다. 또한 상자그림은 집단 간 비교 분석에도 유용하게 활용될 수 있습니다. 따라서 상자그림 그리기는 데이터 분석에 필수적인 기술이며, 데이터 탐색 및 분석 과정에서 반드시 활용되어야 합니다.
3. t 검정

t 검정은 두 집단의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 검정하는 기법입니다. 이를 통해 집단 간 차이가 우연에 의한 것인지, 아니면 실제 차이가 있는지 판단할 수 있습니다. t 검정은 데이터의 정규성 가정을 충족해야 하며, 표본 크기가 작은 경우에도 적용할 수 있습니다. t 검정은 다양한 분야에서 널리 활용되는 기본적인 통계 기법으로, 데이터 분석 과정에서 반드시 이해하고 활용해야 합니다.
4. 대응 t 검정

대응 t 검정은 동일한 대상에 대해 두 가지 조건에서 측정한 데이터를 비교할 때 사용하는 기법입니다. 예를 들어 특정 처치 전후의 변화, 또는 동일한 개인에 대한 반복 측정 데이터를 비교할 때 대응 t 검정을 활용할 수 있습니다. 대응 t 검정은 표본 간 상관관계를 고려하여 검정 통계량을 계산하므로, 독립 t 검정보다 더 강력한 검정력을 가집니다. 따라서 대응 t 검정은 실험 및 관찰 연구에서 널리 사용되는 중요한 통계 기법입니다.
5. 카이제곱 검정

카이제곱 검정은 범주형 변수 간의 독립성 또는 동질성을 검정하는 기법입니다. 이를 통해 두 변수 간의 관련성 유무를 파악할 수 있으며, 관련성이 있는 경우 그 정도를 확인할 수 있습니다. 카이제곱 검정은 교차표 분석, 적합도 검정, 동질성 검정 등 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다. 특히 범주형 데이터를 다루는 경우 카이제곱 검정은 필수적인 통계 기법이라고 할 수 있습니다.
6. 산점도 그리기

산점도는 두 변수 간의 관계를 시각적으로 표현하는 가장 기본적인 도구입니다. 산점도를 통해 변수 간 선형 관계, 비선형 관계, 상관관계의 강도와 방향 등을 파악할 수 있습니다. 또한 이상치 탐지, 군집 구조 파악 등에도 활용될 수 있습니다. 산점도는 데이터 탐색 및 분석의 첫 단계에서 반드시 활용되어야 하며, 이를 통해 변수 간 관계를 이해하고 적절한 분석 기법을 선택할 수 있습니다.
7. 상관계수 계산

상관계수는 두 변수 간의 선형 관계 강도를 나타내는 지표입니다. 상관계수 값의 범위는 -1에서 1 사이이며, 절대값이 클수록 두 변수 간 강한 선형 관계가 있음을 의미합니다. 상관계수 계산은 변수 간 관련성 파악, 다중 회귀분석 수행, 변수 선택 등 다양한 분석 과정에서 활용됩니다. 따라서 상관계수 계산은 데이터 분석의 기본 기술로 반드시 숙지해야 합니다.
8. 회귀분석

회귀분석은 독립변수와 종속변수 간의 관계를 모델링하는 대표적인 통계 기법입니다. 회귀분석을 통해 독립변수의 변화에 따른 종속변수의 변화를 예측할 수 있으며, 변수 간 관계의 강도와 방향을 파악할 수 있습니다. 또한 회귀분석은 변수 선택, 모델 진단, 예측 등 다양한 분석 과정에서 활용됩니다. 따라서 회귀분석은 데이터 분석의 핵심 기술로 반드시 이해하고 활용해야 합니다.