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A백화점 고객 대기시간 분석2025.04.301. 평균과 표준편차 계산 주어진 데이터를 바탕으로 평균과 표준편차를 계산하였다. 평균은 2.866분, 표준편차는 0.670분으로 나타났다. 2. 대기시간 모집단 평균의 점추정 표본평균을 활용하여 대기시간 모집단 평균의 점추정치를 계산하였다. 절삭평균 개념을 적용하여 2.853분으로 추정하였다. 3. 모집단 평균에 대한 95% 신뢰구간 측정 모집단 평균에 대한 95% 신뢰구간을 측정하였다. 신뢰수준 95%에 해당하는 신뢰구간의 하한은 2.619분, 상한은 3.086분으로 나타났다. 1. 평균과 표준편차 계산 평균과 표준편차는 데이터...2025.04.30
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백화점 고객 대기시간 통계 분석2025.11.141. 기술통계량 (평균, 중앙치, 최빈치) A백화점 계산대 대기 고객 30명의 대기시간 데이터를 분석하여 중심경향성을 측정하는 지표들을 계산했다. 평균은 2.680분, 중앙치는 2.65분, 최빈치는 2.5분으로 산출되었다. 이 중 중앙치가 가장 적절한 대푯값으로 선정되었는데, 이는 극단값이나 이상치의 영향을 최소화하면서 데이터의 중심 경향성을 잘 반영하기 때문이다. 2. 산포도 (분산, 표준편차, 변동계수) 대기시간 데이터의 변동성을 측정하기 위해 분산, 표준편차, 변동계수를 계산했다. 표준편차는 0.683분으로 평균 대기시간 2....2025.11.14
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A백화점 고객 대기시간 분석2025.04.271. 평균, 중앙치, 최빈치 자료의 평균, 중앙치, 최빈치를 계산하였다. 평균은 0.556분, 중앙치는 2.7분, 최빈치는 2.6분으로 나타났다. 이 중 중앙치가 가장 적절한 대푯값으로 판단되었는데, 그 이유는 평균은 극단값의 영향을 받을 수 있고, 최빈치는 자료 수가 적을 경우 전체 특성을 반영하지 못할 수 있기 때문이다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 자료의 범위는 2.5분, 분산은 0.464분, 표준편차는 0.681분으로 계산되었다. 이를 통해 자료의 변동성을 확인할 수 있었다. 특히 표준편차가 40초 정도로 작은 것...2025.04.27
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A백화점 고객 대기시간 분석2025.01.051. 평균, 중앙치, 최빈치 주어진 30개의 고객 대기시간 데이터에 대해 평균, 중앙치, 최빈치를 계산하였다. 평균은 2.840분, 중앙치는 2.700분, 최빈치는 2.600분으로 나타났다. 이 중 중앙치가 가장 적절한 대표값으로 판단되는데, 그 이유는 중앙치가 전체 값의 중간에 위치하여 대표성이 높고, 최빈치와도 유사한 수준이기 때문이다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 주어진 데이터의 범위는 [1.800, 4.300]분이며, 분산은 0.434, 표준편차는 0.648, 변동계수는 149.207%로 계산되었다. 이를 통해 데...2025.01.05
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시뮬레이션 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물2025.01.261. 시뮬레이션 이 과제는 시뮬레이션 교과목의 중간과제물로, 교재 3.4절의 예제를 변경된 조건으로 시뮬레이션하고 결과를 분석하는 내용입니다. 시뮬레이션 기법을 활용하여 실제 상황을 모델링하고 분석하는 능력을 평가하는 과제입니다. 2. 대기시간 분석 이 과제에서는 고객의 도착 형태와 봉사 형태를 변경하여 시뮬레이션을 수행하고, 처음 도착한 3명의 고객에 대한 대기시간을 분석하는 것이 핵심입니다. 대기시간 계산 방법과 결과 해석 능력을 평가하는 것이 목적입니다. 3. 프로그래밍 이 과제를 수행하기 위해서는 Visual C++ 프로그래...2025.01.26
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경영통계학_연속확률분포에 대하여 요약하여 정리하시오2025.01.281. 연속확률분포의 개념 연속확률분포는 변수들이 연속적인 값을 가질 때 그 값들이 나타날 확률을 나타낸다. 이는 특정한 값 하나에 대한 확률을 구하는 것이 아니라, 특정 구간에 속할 확률을 계산하는 방식으로 이루어진다. 연속확률분포를 설명하는 중요한 개념 중 하나는 확률밀도라는 개념이다. 확률밀도는 특정 구간에서 얼마나 많은 값들이 존재하는지에 대한 정보를 제공한다. 2. 주요 연속확률분포 1. 정규분포: 정규분포는 연속확률분포 중 가장 널리 알려진 분포이다. 정규분포는 평균을 중심으로 대칭적인 종 모양을 그리는 분포로, 대부분의 ...2025.01.28
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경영통계학 (A) 과제 제출합니다. 주제 - 고객 대기시간 분석2025.01.241. 평균, 중앙치, 최빈치 계산 평균은 2.866분, 중앙치는 2.7분, 최빈치는 2.6분 4회로 계산되었습니다. 평균은 극단값의 영향을 받지만, 중앙치는 그렇지 않아 이 데이터에서는 중앙치가 가장 적절한 대표값이라고 판단됩니다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 계산 범위는 2.5분(4.3분 - 1.8분), 분산은 0.464, 표준편차는 0.681분, 변동계수는 23.761%로 계산되었습니다. 이를 통해 고객 대기시간의 편차와 변동성을 확인할 수 있습니다. 1. 평균, 중앙치, 최빈치 계산 평균, 중앙치, 최빈치는 데이터의...2025.01.24
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Arena를 이용한 시뮬레이션 연습문제 4-312025.01.231. 계산대 운영 문제 4-311에서는 3개의 계산대(계산대1, 계산대2, 계산대3)에 각각 한 명씩의 계산원이 배정되어 있는 상황을 다룹니다. 고객들은 평균 2.4분의 지수분포 시간 간격으로 계산대에 도착하며, 도착한 고객은 대기행렬이 가장 짧은 계산대로 진입합니다. 계산 서비스 시간은 평균 6.35분의 지수분포를 따릅니다. 48시간 동안 시뮬레이션을 실행하여 고객의 총 대기 시간, 각 계산대의 대기행렬 길이, 그리고 각 계산원의 가동률을 분석합니다. 2. 대기행렬 길이 시뮬레이션 결과, 3개 계산대의 대기행렬 길이는 다음과 같습...2025.01.23
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온도 변화 실험 결과 분석 및 냉각 현상 검증2025.11.121. 시간상수(τ)와 냉각 곡선 실험에서 측정한 최종 온도까지의 도달 시간을 시간상수 τ의 배수와 비교하여 냉각 현상을 분석했다. 5% 이내 도달 시간 3.6s는 3τ(6.9s)와 3.3s의 오차를 보였고, 1% 이내 도달 시간 3.8s는 5τ(11.5s)와 7.7s의 오차를 나타냈다. 이는 물체의 냉각 현상이 복잡하며 이론적 근사식과 실제 측정값 사이에 유의미한 차이가 존재함을 보여준다. 2. 근사식(식 3)의 타당성 검토 실험 결과를 바탕으로 식 (3)의 근사 타당성을 평가했다. 계산값과 실제 측정값 사이의 큰 차이(5% 기준 ...2025.11.12
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[2023] 방송통신대학교(방통대) 시뮬레이션 과목 중간과제물 만점 리포트2025.01.241. 시뮬레이션 이 과제는 큐잉 시스템을 시뮬레이션하여 평균 대기열 길이와 평균 대기 시간을 평가하는 것입니다. 과제에서는 시간 제한, 도착 확률, 평균 서비스 시간 등의 조건을 설정하고 C 프로그램을 통해 시뮬레이션을 수행하였습니다. 출력 결과에는 시간, 도착, 대기열, 서비스 시간 등의 정보가 포함되어 있으며, 최종적으로 평균 대기열 길이와 평균 대기 시간이 계산되었습니다. 1. 시뮬레이션 시뮬레이션은 현실 세계의 복잡한 시스템이나 프로세스를 모방하여 실험하고 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 실제 상황에 대한 예측...2025.01.24
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