총 2,160개
-
경영통계학_변수와 척도2025.01.231. 범주형 척도 범주형 척도는 데이터를 구체적인 범주로 구분하여 분류하는 방식으로, 각 범주는 서로 독립적이며, 순서나 간격이 없는 경우가 많다. 범주형 척도는 크게 명목 척도와 서열 척도로 나뉘며, 명목 척도는 데이터를 특정 범주로 나누어 분류하는 역할을 하고, 서열 척도는 범주 간의 순서를 나타낼 수 있다. 범주형 척도는 고객 세분화, 직원 분류, 브랜드 인지도 조사, 고객 만족도 조사, 학업 성취도 평가, 직원 평가 등 다양한 분야에서 활용된다. 2. 연속형 척도 연속형 척도는 데이터를 연속적인 수치로 표현할 수 있는 방법으...2025.01.23
-
베이지안 주의와 빈도주의 - 통계학적 사고의 두 가지 접근 방식2025.05.101. 베이지안 주의 베이지안 주의는 18세기에 영국의 수학자 토마스 베이즈에 의해 개발된 통계적 접근 방식입니다. 이 접근 방식은 확률을 통해 불확실성을 모델링하고, 사전 지식과 데이터를 결합하여 사후 확률을 계산합니다. 베이지안 주의의 핵심 아이디어는 사전 지식과 데이터를 통합적으로 활용하여 추론을 수행한다는 것입니다. 이를 통해 우리가 가지고 있는 초기 믿음에 대한 업데이트를 진행하며, 불확실성을 줄이고 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 2. 빈도주의 빈도주의는 통계학의 전통적인 접근 방식으로, 빈도주의자들은 임의로 발생한 사...2025.05.10
-
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
-
경영통계학의 이해에서 경영통계학을 공부하는 이유2025.05.141. 불확실성 해소 현대 비즈니스 환경은 급변하고 예측하기 어려운 상황이 많습니다. 경영통계학은 데이터 분석과 예측 모델링을 통해 이러한 불확실성을 해소할 수 있는 도구를 제공합니다. 예를 들어, 시장 조사와 데이터 분석을 통해 소비자 선호도와 수요 패턴 등의 정보를 파악하여 제품 개발 및 마케팅 전략에 반영할 수 있습니다. 2. 효율적 리소스 관리 기업의 리소스는 한정되어 있으므로, 이를 최대한 효율적으로 활용하는 것이 중요합니다. 경영통계학은 생산량 예측, 재고 관리, 운송 최적화 등 다양한 영역에서 리소스 관리에 도움이 됩니다...2025.05.14
-
사회복지사가 사용하는 기초기술에 대해 모두 정리 비교하여 서술하시오2025.05.081. 정보통신기술 정보통신기술은 사회복지사들에게 매우 중요한 역할을 수행하는 기술입니다. 이를 통해 사회복지사들은 고객과의 원활한 의사소통과 신속한 정보 교환을 할 수 있습니다. 다양한 통신 수단을 활용하여 전화, 이메일, 메신저 등을 통해 고객과의 실시간 대화와 정보 공유가 가능하며, 이러한 효율적인 소통은 고객에 대한 서비스 품질을 향상시킵니다. 2. 컴퓨터기술 컴퓨터 기술은 사회복지사들이 일상적인 업무를 효율적으로 처리하는 데에 필수적입니다. 사회복지사들은 컴퓨터를 사용하여 문서 작성, 데이터 처리, 계산 등을 간편하게 할 수...2025.05.08
-
30점 만점 방통대 엑셀데이터분석 2023-1학기2025.01.261. 엑셀 데이터 분석 제시된 자료에서 A지역과 B지역의 연도별 강수량 데이터를 엑셀로 분석하였습니다. 꺾은선형 차트를 통해 두 지역의 강수량 변화 추이를 확인하였고, 기술통계량 분석을 통해 중심위치와 산포도를 비교하였습니다. 또한 줄기-잎 그림과 상자그림을 활용하여 각 지역 강수량 데이터의 분포 특성을 살펴보았습니다. 이를 통해 A지역의 연간 강수량이 B지역보다 더 많다는 결론을 도출하였습니다. 2. 이항분포와 포아송분포 제시된 문제에서 성공/실패로 나뉘는 확률변수는 이항분포를, 평균 발생률이 일정한 확률변수는 포아송분포를 따른다...2025.01.26
-
이산확률분포와 연속확률분포의 차이점2025.01.161. 이산확률분포 이산확률분포는 확률 이론에서 이산 확률 변수가 가지게 되는 확률의 분포를 의미하며, 변수가 가지게 되는 값의 개수가 있다는 특징이 있습니다. 이산확률분포는 확률 변수가 취할 수 있는 모든 가능한 값들과 그 값들이 발생할 확률을 나타내는 함수를 정의합니다. 대표적인 이산확률분포로는 이항분포, 포아송분포, 초기하분포 등이 있습니다. 2. 연속확률분포 연속확률분포는 연속확률변수의 가능한 값에 대한 확률을 나타내는 분포이며, 부드러운 곡선으로 표현됩니다. 연속확률분포를 특정할 때는 확률밀도함수를 사용하며, 확률을 계산하기...2025.01.16
-
이산확률분포에 대하여 요약하여 정리하시오2025.05.021. 이산확률분포 이산 확률 분포는 이산 랜덤 변수의 각 가능한 결과의 확률을 설명하는 통계 개념입니다. 이산 랜덤 변수는 값이 유한하거나 셀 수 없을 정도로 무한한 수의 값만 가질 수 있는 변수입니다. 이산 확률 분포에는 이항분포, 초기하분포, 포아송분포 등이 있습니다. 2. 이항분포 이항 분포는 고정된 수의 독립 시행에서 특정 수의 성공 확률을 설명하는 이산 확률 분포입니다. 각 시행은 두 가지 가능한 결과(성공 또는 실패)만 있고 성공 확률은 모든 시행에 걸쳐 일정합니다. 이항 분포는 시행 횟수(n)와 각 시행에서의 성공 확률...2025.05.02
-
혼동스러운 우도(Likelihood) 이해하기2025.05.091. 우도(Likelihood)의 개념 우도는 통계학에서 모수(parameter)를 추정하는 과정에서 사용되는 개념입니다. 간단히 말해, 주어진 데이터가 주어진 모수에 대해 얼마나 "적합한지"를 나타내는 척도입니다. 예로, 불량을 예측하는 모델 P(A|B)는 주어진 조건 B가 발생한 상황에서 불량이 발생할 확률을 의미합니다. 반대로, 우도 P(B|A)는 불량이 발생한 상황에서 주어진 조건 B가 얼마나 "유사한지(Likely)"를 나타내는 척도로 사용되고 있습니다. 2. 우도 P(B|A)의 해석 우도 P(B|A)를 해석해보면, "불량...2025.05.09
-
측정과 척도의 개념 및 조사연구에서의 중요성2025.01.021. 측정과 척도의 개념 측정은 연구자가 관심 있는 현상이나 속성을 정량적으로 표현하는 과정을 의미합니다. 척도는 측정 값들을 어떻게 해석하고 분류할지를 결정하는 기준이나 규칙을 제공하는 도구입니다. 척도의 종류에는 명목척도, 서열척도, 간격척도, 비율척도가 있으며, 각각의 척도는 데이터의 특성과 해석 방식에 따라 선택되어야 합니다. 2. 측정의 4가지 수준과 특징 측정의 4가지 수준은 명목척도, 서열척도, 간격척도, 비율척도로 나뉩니다. 각 수준은 데이터의 특성과 활용 가능한 연산에 차이가 있습니다. 명목척도는 데이터를 분류하고 ...2025.01.02
17 / 216
