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30점 만점 방통대 데이터정보처리입문 2023-1학기2025.01.261. 출생성비 추이 1990년부터 2021년까지의 전국, 서울, 부산의 연도별 출생성비 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 전국적으로 1990년 116.5에서 점차 감소하여 2021년 105.1까지 감소하는 경향을 보였으며, 서울과 부산도 유사한 추이를 보였다. 다만 2000년대 중반 이전에는 부산의 출생성비가 서울보다 높았으나 이후 큰 차이가 없어졌다. 2. 합계출산율 추이 1993년부터 2021년까지의 전국 합계출산율 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 합계출산율은 1993년 1.654에서 점차 감소하여 2021년 0.808까지 감소하...2025.01.26
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방송통신대학교 통계데이터학과) 엑셀데이터분석 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 엑셀 데이터 분석 제공된 자료에는 A 지역과 B 지역의 1990년부터 2023년까지의 연간 강수량 데이터가 포함되어 있습니다. 이 데이터를 엑셀과 KESS를 사용하여 분석하고, 두 지역의 강수량 추세, 기술통계량 비교, 줄기-잎 그림과 상자그림 비교, 두 지역의 강수량 차이 등을 확인하였습니다. 2. 이항분포 농구 선수의 자유투 성공률이 80%이고, 20번의 자유투를 시도할 때 성공한 횟수를 확률변수 X로 정의하면, X는 이항분포를 따릅니다. 이를 바탕으로 18번 이상 성공할 확률과 14번 이하 성공할 확률을 계산하였습니다. ...2025.01.26
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방송통신대학교 통계데이터학과) 데이터정보처리입문 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 전국 총출생성비 추이 1990년부터 2022년까지 전국 총출생성비는 전반적으로 감소하는 추세이다. 1990년도 전국 총출생성비는 116.5로 가장 높았지만, 2022년도에는 104.7로 가장 낮아졌다. 다만 1991~1993년, 1997~1998년, 1999~2000년, 2001~2002년, 2007~2010년, 2016~2017년, 2020~2021년에는 소폭 상승하는 경향을 보였다. 2. 서울과 부산의 총출생성비 비교 1990년부터 2002년까지는 부산광역시의 총출생성비가 서울특별시의 총출생성비보다 높았다. 하지만 2002...2025.01.26
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[한국방송통신대학교] 2021년도 1학기 컴퓨터과학과 데이터정보처리입문 출석수업과제물 A+ (성적우수졸업)2025.01.251. 전국 총출생성비 추이 2009년부터 2019년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고, 도표를 이용하여 경향을 설명하였습니다. 출생성비는 '(남자 출생아 / 여자 출생아) × 100' 로 계산할 수 있는데, 쉽게 말해 여아 100명당 남아수를 의미합니다. 2011년은 전년도에 비해 다소 큰 감소폭을 보였으나, 이후 5년간은 매우 완만한 감소세를 보입니다. 다만 2017년에는 106.3으로 2016년에 비해 다소 남아가 증가한 모습을 보이는데, 이듬해부터 다시 평년과 비슷한 수치로 돌아왔습니다. 자연 출생성비는 대략...2025.01.25
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데이터 정보처리 입문 이 교수님은 원래 만점 안주심 그래서 29점짜리 과제임 하지만 완벽함2025.01.251. 전국 총출생성비 추이 1994년도부터 1997년즈음까지 특히 수직하락하는 모습을 보인다. 1999년즈음부터 조금 높아졌고 전체적으로는 계속 낮아지는 경향을 보인다. 90년대초반까지는 출생성비가 116을 넘기도 했으나, 현대에 들어 점차 남아 선호사상이 위측되는 등의 이유로 남아 출산의 비율이 꾸준히 떨어지고 있으며, 2020년에는 10.8까지 낮아졌다. 2. 서울과 경상북도의 총출생성비 비교 서울과 경북의 총 출생성비는 2007년 기점부터는 크게 차이가 없다. 그 전에는 대도시인 서울보다 경상북도의 출생성비가 더 높은 모습을 ...2025.01.25
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제품 고장시간 분석을 통한 품질 관리 개선2025.01.221. 제품 고장시간 분석 제품의 고장시간에 대한 줄기-잎 그림을 분석하여 평균, 표준편차, 중앙값, 25% 및 75% 고장시간을 계산하였다. 이를 통해 제품의 고장시간 분포와 변동성을 이해하고, 제품 수명 예측 및 유지보수 계획 수립에 활용할 수 있다. 또한 이러한 통계적 분석 결과를 바탕으로 제품 품질 관리와 성능 향상을 도모할 수 있다. 2. 평균 고장시간 제품의 평균 고장시간은 4.18시간으로 계산되었다. 이는 제품이 대략적으로 4.18시간 후에 고장날 가능성이 크다는 것을 의미한다. 이러한 평균 시간은 제조업체가 생산 라인의...2025.01.22
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