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분쇄 보고서 A+ (이론, 결과, 고찰 모두 자세함!! 14p)2025.05.131. 분쇄 분쇄란 고체 입자에 힘을 가해 잘게 부수거나 잘라내어 작은 입자로 만드는 입도 감소를 의미한다. 고체를 잘게 부수는 목적은 고체의 표면적을 증가시켜 연소반응 속도를 높이고, 건조나 추출의 속도를 증가시키며, 입도를 작게 함으로서 고체의 혼합을 용이하게 하거나 분체의 색상을 개선하기 위함이다. 분쇄는 압축, 충격, 마모 및 절단의 원리로 이루어지며, 분쇄기의 종류에는 볼밀, 조크러셔, 자이러토리크러셔, 롤조쇠기, 해머 밀, 핀 밀, 샌드밀, 콜로이드 밀 등이 있다. 2. 체 분리 체 분리는 입자크기만으로 입자를 분리하는 방...2025.05.13
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확률이론에 대하여 요약하여 정리하시오2025.01.181. 확률의 공준 및 확률분포 확률의 공준은 고전적 개념에 속하기 때문에 주관적 개념을 통해 확률을 부여하면 문제가 발생한다. 때문에, 확률을 정의하는 대신 세가지 조건을 만족하면 이를 곧 확률로 한다는 것이 '확률의 공준'이다. 확률분포란 실험이나 관찰에서 시행 가능한 사상으로 구성된 표본공간의 확률 변수를 확률 값으로 이어주는 함수이다. 2. 확률법칙에 대한 정리 덧셈법칙은 여러 개의 사상 중 적어도 하나의 사상이 발생할 확률을 뜻한다. 여확률의 법칙에서 여확률이란 사상 A의 여사건이라고 한다면 사상 A가 일어나지 않은 확률이라...2025.01.18
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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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통계적품질관리 ) 도수분포표와 히스토그램 작성2025.05.131. 도수분포표 작성 제공된 데이터를 바탕으로 적절한 계급의 수를 정하여 도수분포표를 작성하였습니다. 계급의 수는 8개로 정하였고, 계급 폭은 0.14cm로 설정하였습니다. 도수분포표에는 계급, 도수, 누적도수, 상대도수, 누적상대도수 등의 정보가 포함되어 있습니다. 2. 히스토그램 작성 도수분포표를 바탕으로 히스토그램을 작성하였습니다. 세로 막대형 그래프를 선택하고, 데이터 레이블을 추가하여 각 계급의 도수를 표시하였습니다. 또한 축 서식을 수정하여 계급 간격을 조정하였습니다. 3. 통계량 계산 도수분포표를 활용하여 평균, 중앙값...2025.05.13
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상관관계의 측정2025.05.111. 상관관계의 측정 상관관계의 측정(Measures of Association)은 두 변수 사이에 얼마나 밀접한 상관관계가 있는지, 즉 두 변수 사이의 밀접한 정도를 측정하는 것이다. 상관관계를 측정하는 대부분의 통계량들은 그 값의 범위가 1(완전한 양의 관계)과 -1(완전한 음의 관계) 사이의 값을 갖는다. 양의 상관관계가 밀접할수록 1에 근접하게 되고, 음의 상관관계가 강할수록 -1에 근접하게 될 것이다. 상관관계를 측정하는 통계량들을 적용하기 위해서는 변수들의 증가 또는 감소, 다시 말하면 크기를 비교할 수 있어야 하므로 서...2025.05.11
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오.2025.01.171. 대표값의 종류 데이터를 요약하고 이해하는 데 있어서 중요한 역할을 하는 대표값에는 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)이 있다. 평균은 데이터 집합의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값으로, 연속형 데이터의 대표값으로 사용된다. 중앙값은 데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때 가운데 위치한 값으로, 이상치에 영향을 받지 않는다. 최빈값은 데이터 집합에서 가장 자주 나타나는 값으로, 주로 범주형 데이터의 대표값으로 사용된다. 2. 대표값의 사례 평균은 온라인 쇼핑몰의 매출액 데이터 분석에 활용될 수 있다. 중앙값은...2025.01.17
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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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확률과 통계2025.01.291. 확률분포함수 확률분포함수(probability distribution function)는 관심 모집단의 분포에 대한 정보로 확률을 사용할 때, 확률변수의 모든 가능한 실현치에 어떤 조건을 만족하는 실수값을 대응시키는 규칙을 정의한 것이다. 이산형과 연속형 확률분포함수로 나뉘며, 확률질량함수와 확률밀도함수가 있다. 확률분포함수와 누적분포함수는 일대일 대응관계에 있다. 2. 확률의 이용 확률은 불확실한 상황에 대한 판단의 기준으로 사용된다. 도박, 스포츠, 일상생활 등 다양한 분야에서 확률이 활용되며, 확률을 고려하여 과학적인 판...2025.01.29
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경영통계학의 통계분석 방법에서 통계분석의 과정2025.05.151. 회귀분석 회귀분석은 변수들 간의 인과관계를 분석하는 데 사용되는 통계기법으로서, 주로 의사결정나무나 판별분석 등 다른 통계분석 기법들이 예측력이 부족하거나 적용할 수 없는 상황에서 활용된다. 회귀분석에는 단순회귀분석과 다중회귀분석이 있으며, 이를 통해 독립변수와 종속변수 간의 관계를 파악하여 예측하거나 설명할 수 있다. 2. 표본추출방법론 표본추출방법론에는 단순무작위표본추출법, 계통추출법, 군집표본추출법, 층화표본추출법, 다단계표본추출법 등이 있으며, 각 기법들의 장단점과 특성을 이해하고 적절한 방법을 선택할 수 있어야 한다....2025.05.15
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경영자를 위한 데이터분석 및 통계적사고2025.01.141. 통계의 의의 및 개괄 통계는 데이터를 수집, 정리, 해석, 그리고 표현하는 수학의 한 분야로서, 우리가 사회, 경제, 과학 등 다양한 현상을 이해하고 해석하는 데 필수적인 도구이다. 통계는 개별적인 데이터 포인트에서 보이지 않는 패턴이나 경향성을 찾아내는 데 특히 중요한 역할을 한다. 통계는 기술통계와 추측통계로 나뉘며, 다양한 학문 분야와 실생활에서 활용되고 있다. 2. 기본 통계량 및 확률 기초 통계학의 기본적인 개념인 기본 통계량과 확률을 이해하는 것은 데이터 분석과 통계적 사고의 핵심이다. 기본 통계량인 평균, 중앙값,...2025.01.14
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