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통계처리와 측정오차 보정 결과보고서2025.04.261. 통계 처리 실험에서 얻은 데이터를 통계학적으로 분석하여 유의미한 정보를 얻어내고 데이터의 오차를 보정하는 방법을 알아보았다. 산술평균, 표준편차, 도수분포표, 히스토그램 등의 통계 기법을 사용하여 데이터를 분석하였다. 하지만 데이터의 수가 충분하지 않고 연령별 특성을 고려하지 않아 정규분포 모양이 나타나지 않았다. 향후 더 많은 데이터와 연령별 분석이 필요할 것으로 보인다. 2. 측정 오차 보정 최소자승법을 이용하여 임의의 입력값과 출력값 간의 관계식을 구하고 상관계수를 계산하였다. 그 결과 실험 자료를 잘 근사시킨 것으로 나...2025.04.26
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정보처리 ) 엑셀함수 중 텍스트, 찾기,참조 영역, 통계와 관련된 함수 3가지 이상 나열하고 사용법 설명2025.01.211. 텍스트 관련 함수 PHONETIC 함수는 기존 CONCATENATE 함수와 유사한 기능을 가진다. CONCATENATE 함수가 하나의 셀을 각각 선택해 그 셀들의 내용들을 합치는 작업이라면 PHONETIC 함수는 B2 셀에서 B12까지의 셀 전체 내용을 한꺼번에 작성한 작업이다. 최근 화제가 된 드라마 주인공, 임 솔과 류 선재의 주소 작성을 함수로 실행해 보았으며, 결과는 <표. 1 PHONETIC 함수>과 같다. 2. 찾기/참조 영역 함수 엑셀에서 VLOOKUP(Vertical Lookup) 함수는 특정한 값을 기준으로 한...2025.01.21
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방송통신대학교 통계데이터학과) R컴퓨팅 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 프로그래밍 제출된 자료에는 R 프로그래밍을 활용한 다양한 작업이 포함되어 있습니다. 이를 통해 R 언어의 기본 문법과 통계 함수 사용법, 데이터 처리 및 분석 기법 등을 익힐 수 있습니다. 특히 학번을 이용한 벡터 생성, 결측치 처리, airquality 데이터셋 활용 등의 내용이 포함되어 있습니다. 2. 통계 데이터 분석 제출된 자료에는 통계 데이터 분석과 관련된 내용이 포함되어 있습니다. 벡터 데이터의 평균, 분산, 중앙값 계산, airquality 데이터셋의 결측치 확인 및 분석 등을 통해 통계 데이터 처리 및 분석 ...2025.01.26
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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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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값 처리에 대한 논의2025.01.281. 극단값의 정의와 특성 극단값은 데이터 집합에서 다른 값들과 큰 차이를 보이는 값으로, 일반적으로 데이터 분포의 상하위 1% 또는 3 표준편차를 벗어난 값을 극단값으로 간주한다. 극단값은 오류로 인해 발생하거나 데이터의 본질적 특징을 반영할 수 있다. 2. 극단값이 분석에 미치는 영향 극단값은 평균, 표준편차와 같은 주요 통계값에 큰 영향을 미칠 수 있다. 극단값으로 인해 데이터의 분포가 왜곡되어 정책 결정이나 연구 결과 해석에 오류를 초래할 수 있다. 3. 극단값의 처리 방법 극단값 처리 방법에는 극단값 제거, 다른 값으로 대...2025.01.28
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방통대 통계데이터학과 R컴퓨팅 A+2025.01.241. R 프로그래밍 이 프레젠테이션은 R 프로그래밍 언어를 사용하여 다양한 통계 작업을 수행하는 방법을 다룹니다. 주요 내용으로는 벡터 생성, 통계 함수 사용, 결측치 처리, 데이터 추출 및 조작, 성적 등급 부여, 반복문 활용 등이 포함됩니다. 2. 통계 데이터 분석 이 프레젠테이션은 R 프로그래밍을 통해 통계 데이터를 분석하는 방법을 소개합니다. 주요 내용으로는 USArrests 데이터셋을 활용한 데이터 추출 및 통계량 계산, 모의시험 점수 데이터를 이용한 성적 등급 부여 등이 포함됩니다. 3. 반복문 활용 이 프레젠테이션은 f...2025.01.24
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대선 후보 및 정당 지지율 여론조사 신뢰성 제고 방안2025.01.061. 여론조사 표집 방법 개선 여론조사 기관들은 주로 할당표집 방식을 사용하고 있지만, 이 방식은 모집단의 특성을 완전히 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 무선표집 방식을 도입하여 모든 응답자가 표본으로 선정될 수 있는 기회를 균등하게 제공하는 것이 필요하다. 이를 위해 최대 몇 회까지의 재접촉을 실시한다는 합리적인 기준을 마련해야 한다. 2. 여론조사 무응답 처리 개선 여론조사에서 무응답률이 높은 것은 조사 결과의 편향을 야기할 수 있다. 따라서 여론조사 참여에 대한 보상(incentive) 제공 등을 통해 참여도를 높이고, ...2025.01.06
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방송통신대학교 통계학과 데이터처리와활용 중간과제2025.01.261. 데이터베이스 설계 온라인 도서 대여 시스템의 데이터베이스를 설계하는 문제입니다. ER 다이어그램을 그리고 관계형 데이터베이스 스키마를 작성하며, 제3 정규형을 만족하는지 설명합니다. 2. SQL 쿼리 작성 데이터베이스 설계를 바탕으로 다음과 같은 SQL 쿼리를 작성합니다: a) 회원 테이블 생성 쿼리, b) 가장 많이 대여된 상위 5개 도서의 제목과 대여 횟수 조회 쿼리, c) 현재 연체 중인 모든 대여 정보와 해당 회원의 이름, 도서 제목 조회 쿼리, d) 특정 회원의 총 대여 횟수와 전체 회원의 평균 대여 횟수 비교 쿼리,...2025.01.26
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2023_아주대_기계공학기초실험_통계처리와 측정오차 보정_만점 결과보고서2025.01.221. 통계학 통계학은 취득할 수 있는 데이터나 선별된 데이터로부터 정보를 얻어내는 하나의 방법론이다. 방대한 데이터가 있으면, 이를 잘 가공하여 새로운 정보 혹은 유의미한 결과를 이끌어내는 것으로서, 여론조사, 월별 전력 사용량, 코로나 감염자 수, 더 나아가 AI기술에서의 적용까지 다양한 영역에서 활용되고 있다. 2. 모집단과 표본 모집단: 통계처리의 전체 대상, 관찰대상에 대한 모든 측정치가 포함된 자료집단 표본: 모집단에서 통계처리를 위해 선정된 개체, 모집단의 일부분 우리가 접하는 통계의 결과는 대부분 표본이다. 모집단에 속...2025.01.22
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방송통신대학교 통계데이터학과) 파이썬과 R 출석수업과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 데이터프레임 생성 R을 사용하여 name, height, weight 3개의 열을 갖는 데이터프레임을 생성하고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 2. 파이썬 딕셔너리 생성 x1, x2, x3 리스트를 사용하여 name, height, weight 키를 가진 파이썬 딕셔너리를 생성하였습니다. 3. 파이썬 데이터프레임 생성 파이썬에서 생성한 딕셔너리를 사용하여 데이터프레임을 만들고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 4. 파이썬 함수...2025.01.26
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