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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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[중심경향치] 중심경향의 측정2025.05.111. 평균 평균은 관측치들을 모두 합한 후에 관측치 수로 나누어 계산하는 산술평균으로서, 일상생활에서도 가장 널리 사용되는 계산방법이다. 평균은 구간측정과 비율측정 수준의 자료에만 적용될 수 있으며, 소수의 특이치의 영향을 많이 받는 문제점이 있다. 2. 중앙값 중앙값은 표본의 관측치들을 크기순으로 나열할 때 중앙에 위치한 관측치가 된다. 중앙값은 순서만을 고려하기 때문에 특이치의 크기와는 무관하게 되어, 평균에 비하여 안정적일 수 있다. 3. 최빈치 최빈치는 빈도분포에서 빈도수가 가장 많은 관측치를 의미한다. 명목측정수준의 자료에...2025.05.11
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기대치와 분산의 개념을 설명한 후, 사례를 제시하여 평균(기대치)와 분산을 도출하고, 이항분포의 평균2025.05.121. 평균의 의미 통계(Statistics)란 사회 현상이나 자연 현상을 관찰한 결과를 계량화하고 그 데이터를 모아 분석하며 유의미한 결론을 도출하는 행위를 의미하는 바 오늘날 거의 모든 학문에서 통계가 사용되고 있다고 보아도 과언이 아니다. 통계학에서 일상적으로 사용되는 개념 중 하나가 바로 평균과 분산인데, 먼저 평균(mean)이란 모집단의 특성을 파악하는 개념 중 하나인 대표값 –즉 자료들의 중심에 존재하는 값의 일종이다. 2. 분산의 의미 한편 분산(variation)이란, 대표값과 함께 모집단의 특성을 파악하는 개념 중 하...2025.05.12
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일상생활에서의 평균값, 중앙값, 최빈값 사례2025.01.271. 평균값의 일상적 활용 평균값은 여러 데이터의 중심 경향을 나타내는 대표적인 통계 지표로, 일상생활에서 다양한 방식으로 활용되고 있다. 가계부 작성, 학업 성취도 평가, 직장 근무 시간 분석, 건강 관리 등 다양한 분야에서 평균값이 사용되어 의사결정에 기여하고 있다. 평균값은 데이터의 전반적인 경향을 파악하는 데 유용하지만, 극단적인 값에 민감하다는 단점도 존재한다. 2. 중앙값의 적용 사례 중앙값은 데이터의 중간 값을 나타내는 통계 지표로, 극단적인 값의 영향을 최소화하여 데이터의 중심을 파악하는 데 유용하다. 가구 소득 분석...2025.01.27
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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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행정계량분석3 행정계량분석강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구문제 무작위 표본추출의 산술평균 분산 표준편차 정규분포의 특징 중심극한정리02025.01.251. 행정계량분석 행정계량분석(Quantitative Analysis in Public Administration)은 행정학에서 사용되는 통계 및 수량적 기법을 적용하여 정부 및 공공기관의 의사결정 및 정책평가에 대한 이해를 높이는 분석 방법론이다. 이는 통계적 도구와 기법을 사용하여 공공부문에서 발생하는 다양한 문제에 대한 데이터 기반의 분석을 수행함으로써 효율적인 의사결정을 지원한다. 2. 무작위 표본추출 무작위 표본추출은 연구나 조사에서 표본을 선정하는 과정에서 모집단의 각 구성원이 선택될 확률이 동등하도록 하는 방법론이다. ...2025.01.25
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경영통계학_일상생활에서 평균값, 중앙값, 최빈값이 사용되고 있는 사례를 제시해 보세요.2025.05.161. 평균값, 중앙값, 최빈값 평균값, 중앙값, 최빈값은 연속형 수치 자료에서 중앙을 나타내는 대표적인 통계량으로서 가장 대표적인데 이들은 자료 분포의 중심 위치에 있어 통상 중심을 기준으로 많은 값이 분포하는 경우가 많다. 평균은 자료의 총합을 자료의 개수로 나눠 자료의 대푯값을 나타내는 가장 광범위한 방법 가운데 하나이다. 중앙값은 절반 이상의 숫자가 이 값보다 크거나 같고, 절반 이상의 숫자가 이 값보다 작거나 같은 수를 의미한다. 최빈값은 선호도, 지지도, 인지도 등을 측정하고 대푯값을 정하는 경우에 활용하게 된다. 2. 평...2025.05.16
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방송통신대학교 통계데이터학과)바이오통계학 중간과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 모집단, 표본, 모수, 통계량 모집단은 우리가 알고 싶은 대상 전체를 의미하며, 표본은 모집단의 일부를 실제로 관측한 것을 말한다. 모수는 모집단 전체의 특성을 나타내는 값이고, 통계량은 표본의 특성을 나타내는 값이다. 이 문제에서 모집된 만 7세 아동 100명은 표본에 해당한다. 2. 히스토그램 그리기 R 프로그래밍을 이용하여 수축기 혈압(SBP)의 분포를 나타내는 히스토그램을 그렸다. 이를 통해 데이터의 분포 특성을 시각적으로 확인할 수 있다. 3. 중앙값 구하기 R 프로그래밍을 이용하여 이 데이터에 포함된 156명 전체의...2025.01.26
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방송통신대, 방통대 생물통계학 과제 제출물,2024년2025.01.261. 데이터의 대표값과 산포도 모수와 통계량, 산술평균, 표본분산의 정의식과 계산식, 표준편차와 표준오차, 유의숫자, 변이계수 등 데이터의 대표값과 산포도에 대해 설명하고 있습니다. 2. 통계적 가설의 검정 통계적 가설 검증, 귀무가설과 대립가설, 가설검정 절차, 가설검정 결과 해석 등 통계적 가설 검정에 대해 설명하고 있습니다. 3. 분산분석표의 이해 선형모형식, 일원분류(완전확률화 계획법)의 분산분석표, 유의성 검정(F-검정), 자유도 및 제곱합의 상가성, 실험계획 등 분산분석표에 대해 설명하고 있습니다. 4. 과제 풀이 주어진...2025.01.26
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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는지, 그렇게 생각하는 이유를 논거하시오.2025.01.271. 극단값이 데이터 분석에 미치는 영향 극단값은 데이터의 중심 경향 및 분포를 왜곡하는 주요 요소로 작용한다. 특히 평균, 표준편차 등 중심화된 통계치를 이용해 데이터 분석을 수행할 경우, 극단값이 포함됨으로써 분석 결과가 실제와 다르게 나타날 수 있다. 또한 극단값은 예측 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 2. 극단값을 제외해야 하는 상황 극단값을 제외하는 것이 바람직한 경우는 해당 극단값이 데이터의 오류이거나 분석의 목적에 부합하지 않는 경우이다. 또한 극단값이 데이터의 분포나 경향성을 과도하게 왜곡할 경우 이를 ...2025.01.27
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