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데이터로부터 분포 추정하기2025.05.091. 분포 추정 데이터 분석에서 가장 기본적인 작업 중 하나는 주어진 데이터로부터 분포를 추정하는 것입니다. 분포 추정은 데이터의 특성과 패턴을 이해하고, 통계적 추론과 예측을 위한 기반을 마련하는 핵심 과정입니다. 분포 추정은 주로 확률분포를 가정하고 해당 분포의 파라미터를 추정하는 과정으로 수행되지만, 때로는 데이터가 정규분포나 다른 특정한 분포를 따르지 않는 경우도 있습니다. 이럴 때는 비모수적인 방법이나 시각적인 평가를 통해 분포를 추정하는 것이 필요합니다. 2. 비모수적 방법 비모수적 방법은 통계학에서 사용되는 개념으로, ...2025.05.09
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 22025.05.121. 정규 분포 정규 분포는 많은 자연 현상과 데이터에서 나타나는 분포를 모델링하는데 자주 사용되는 확률 분포입니다. 이 연구에서는 정규 분포를 이용하여 압력 범위에 따른 불량률의 변화를 추정하고자 합니다. 정규 분포의 평균과 표준편차를 계산하여 불량률의 분포를 모델링하고, 이를 시각화하여 압력과 불량률 사이의 관계를 이해하고자 합니다. 2. 누적 분포 함수(CDF) CDF(누적 분포 함수)는 정규 분포를 이용하여 불량률과 압력 사이의 관계를 수학적으로 모델링하는데 사용됩니다. CDF를 통해 불량률의 분포를 누적하고, 추정된 CDF...2025.05.12
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 42025.05.121. 데이터 모델링 데이터 모델링 관점에서, 예를 들면 우리가 다루는 데이터가 2.5%, 5%, 10%의 불량율을 데이터가 있는 것으로 보이지만, 실제로는 중앙 부분의 데이터 모수가 매우 많고 불량율이 거의 0%에 가까울 수 있으며, 불량율이 2.5%, 5%, 10%로 갈수록 데이터가 가진 의미가 크다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 데이터 모델링은 주로 데이터의 패턴과 특성을 파악하고, 품질 개선 등에 활용하는데 목적이 있습니다. 그러나 불량이 없는 영역에서는 이미 안정적인 품질이 유지되고 있으므로, 해당 영역의 데이터를 더욱 상...2025.05.12
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 I2025.05.121. 정규 분포를 이용한 불량률 추정 정규 분포를 이용한 불량률 추정은 제조 및 생산 과정에서 중요한 품질 관리 요소 중 하나입니다. 제조 업체들은 제품의 불량률을 효과적으로 추정하여 제조 공정을 최적화하고 품질을 향상시키는 데 많은 관심을 기울이고 있습니다. 본 연구에서는 특정 압력 범위에 따라 변화하는 불량률을 파악하고자 합니다. 주어진 압력 범위에서 불량률이 어떻게 변하는지를 정확하게 추정하기 위해 정규 분포를 활용합니다. 이를 통해 압력과 불량률 사이의 관계를 수학적으로 모델링하고, 추정된 정규 분포를 시각화하여 불량률의 패...2025.05.12
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 32025.05.121. 불량률 추정 실제 현장에서 대량의 양품 데이터 중에서 일부만 불량으로 발생하는 상황에서, 구간별 불량율을 이론적으로 규정하는 방법을 탐구하였습니다. 세 가지 압력 구간에 대하여 불량율을 각각 2.5%, 5%, 10%로 설정하고, 데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 제시하였습니다. 이를 통해 현장에서 데이터 구간별 불량율을 정확하게 규정할 수 있으며, 제품 생산 및 품질 관리에 유용하게 활용될 수 있습니다. 2. 정규 분포 정규 분포를 이용하여 불량률을 추정하는 방법을 제시하였습니다. 대량의 양품 데이터 중에서 일부만 불량으로 ...2025.05.12
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최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정2025.05.081. 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 최대 우도 추정은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 모델의 매개변수 값을 찾는 과정으로, 우도 함수를 최대화하는 매개변수 값을 추정합니다. 이 방법은 데이터가 주어진 상황에서 가장 가능성이 높은 모델의 매개변수를 선택함으로써 최적의 예측을 수행하는데 도움을 줍니다. 2. 확률 모델링 확률 모델링은 다양한 분야에서 데이터 분석과 예측에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 데이터로부터 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 ...2025.05.08
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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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수리통계학 출석수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. 통계학자 로널드 A. 피셔와 칼 피어슨의 업적 로널드 A. 피셔는 피셔정확검정, 분산 분석, 최대 우도 추정, 피셔의 선형 구별 등에서 큰 기여를 하였다. 칼 피어슨은 피어슨 상관계수, 카이제곱 검정, 피어슨 분포, 피어슨 모드 왜도 등을 개발하였다. 두 통계학자 간에는 Lady Testing Tea Test, 통계 추론의 본질, 유의성 검정 등을 둘러싼 논쟁이 있었다. 2. 이항분포의 적률생성함수를 이용한 확률분포 구하기 Xi ~ B(ni, p)이고 서로 독립일 때, X1 + X2 + … + Xn의 확률분포를 이항분포의 적률...2025.01.24
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 1 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 모델링하는 방법입니다. 일반적으로 미리 정의된 수학적 모델을 사용하며, 해당 모델의 파라미터를 추정하는 것이 목표입니다. 모수적 방법은 데이터가 적을 때에도 좋은 성능을 보이지만, 데이터의 분포가 모델의 가정과 정확히 일치해야만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 2. 비모수적 추정 비모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 제한하지 않고, 유연한 모델링을 수행합니다. 주어진 데이터에 적합한 모델 형태를 자동으로 선택하며, 복잡한 데이터 패턴을 캡처하는 데 유용합니...2025.05.13
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확률과 통계 관련 탐구 주제-통계(통계적 추정)2025.01.151. 통계적 추정 황제펭귄은 지구상에 존재하는 모든 펭귄 중에서 가장 큰 종이다. 남극에서 서식하는 황제펭귄은 몇 마리나 될까? 또 북극에 서식하는 북극곰은 몇 마리나 될까? 이와 같이 전혀 알 수 없을 것 같은 동물이나 어류의 개체 수도 통계적 방법을 사용하면 추정할 수 있다. 관련 연구에 대한 내용을 알아보고 탐구해 보자. 2. 정규분포 정규분포를 처음 발견한 사람은 프랑스의 수학자 드므아브르이다. 그가 쓴 노트에는 이항분포의 확률을 n에서 충분히 클 때 정규분포에 근사시켜 구하는 방법이 제시되어 있다.(드무아브르-라플라스 정리...2025.01.15
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