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[경영통계학] 기술통계와 추론통계에 대한 각각의 개념과 예시를 설명하시오.2025.01.231. 기술 통계의 개념 기술 통계는 데이터를 체계적으로 정리하고 요약하여 데이터의 주요 특성과 패턴을 이해하는 데 중점을 둡니다. 평균, 중앙값, 분산, 표준편차 등의 대표값과 분포 특성을 통해 데이터의 중심 경향과 변동성을 파악할 수 있습니다. 기술 통계는 특정 데이터 집합의 특성을 설명하는 데 사용되며, 모집단에 대한 추론이나 예측은 수행하지 않습니다. 2. 추론 통계의 개념 추론 통계는 표본 데이터를 기반으로 모집단의 특성에 대해 추론하고 예측하는 과정입니다. 가설 검정, 신뢰 구간, 회귀 분석 등의 방법을 통해 표본 데이터에...2025.01.23
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방송통신대학교 통계데이터학과) 통계학개론 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 통계학 개론 이 자료는 방송통신대학교 통계데이터학과 학생이 작성한 통계학 개론 과목의 출석과제물입니다. 과제물에는 다음과 같은 내용이 포함되어 있습니다: 1) 어느 마을 초등학생 16명의 1년 동안 읽은 책 수에 대한 데이터 분석 (히스토그램, 상자그림, 다섯수치요약, 평균 비교 검정), 2) 다이어트 보조제 복용 전후 체중 변화에 대한 가설 검정, 3) 스마트폰 소유 여부와 안경 착용 여부의 독립성 검정, 4) 국어점수와 영어점수의 상관관계 및 회귀분석. 1. 통계학 개론 통계학은 데이터를 수집, 분석, 해석하는 학문으로, ...2025.01.26
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2024년 1학기 방송통신대 통계학개론 출석대체과제물2025.01.251. 히스토그램 히스토그램은 데이터의 분포를 시각적으로 나타내는 그래프입니다. 제시된 코드와 결과를 통해 16명의 데이터에 대한 히스토그램을 그릴 수 있습니다. 2. 상자그림 상자그림은 데이터의 중앙값, 사분위수, 최솟값, 최댓값 등을 한눈에 볼 수 있는 그래프입니다. 제시된 코드와 결과를 통해 16명의 데이터에 대한 상자그림을 그릴 수 있습니다. 3. 다섯수치요약 다섯수치요약은 데이터의 최솟값, 제1사분위수, 중앙값, 평균값, 제3사분위수, 최댓값을 나타내는 통계량입니다. 제시된 코드와 결과를 통해 16명의 데이터에 대한 다섯수치...2025.01.25
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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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가설검정의 두 가지 오류와 중요성2025.05.011. 가설검정의 두 가지 오류 가설 검정에서 발생할 수 있는 오차에는 유형 1과 유형 2의 오차가 있다. 제1종 오류는 귀무 가설이 참임에도 귀무 가설을 기각하면서 대립 가설을 수용하는 결정이다. 제2종 오류는 거짓 귀무 가설을 기각하지 않기로 한 결정을 말한다. 일반적으로 제1종 오류는 더 심각한 가설 검정 오차로 간주된다. 2. 제1종 오류와 제2종 오류의 특징 제1종 오류는 거짓 양성이며, 표본 크기가 작거나 유의 수준이 높게 설정되거나 부적절한 통계 검정을 사용할 때 발생할 수 있다. 제2종 오류는 거짓 음성이며, 표본 크기...2025.05.01
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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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서울대학교 보건통계학개론 14주차 과제답안2025.05.101. 모집단의 모수 모집단의 모수에 대한 설명이 필요 없다. 예를 들어 정규분포를 따르는지 검정하기 위하여 적합도 검정을 수행할 때, 모집단의 모수를 따로 언급할 필요가 없다. 2. 비모수적 검정 비모수적 검정은 모집단의 확률분포함수에 대한 가정을 할 수 없는 경우에도 이용할 수 있다. 일부 비모수적 검정은 모수적 방법에 비해 계산이 간단하고 적용이 쉽다는 장점이 있다. 따라서 모수적 검정의 계산량이 지나치게 많은 경우, 비모수적 검정을 이용하는 것은 좋은 선택이 될 수 있다. 그러나 모수적 검정을 수행하는 데 필요한 가정이 만족되...2025.05.10
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추론통계에서 모수적 통계를 적용하기 위해 만족해야 하는 가정2025.01.161. 정규성 가정 모수적 통계를 적용하기 위해서는 데이터가 정규분포를 따라야 한다는 가정이 필요하다. 이는 데이터가 평균을 중심으로 좌우 대칭적이고 종형 곡선을 그리는 분포를 따른다는 것을 의미한다. 정규성 가정은 특히 t-검정, ANOVA, 회귀 분석 등에서 중요하다. 데이터가 정규분포를 따르지 않는 경우, 이러한 모수적 방법의 결과는 신뢰할 수 없게 된다. 정규성 검정은 Q-Q 플롯, 샤피로-윌크 검정 등 다양한 방법으로 수행할 수 있다. 2. 등분산성 가정 등분산성 가정은 여러 그룹의 데이터가 동일한 분산을 가진다는 것을 의미...2025.01.16
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두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정의 실제 응용2025.05.121. 두 모집단의 비율 차이 가설검정 이번 과제에서는 두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정을 다룹니다. 귀무가설(H0)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 없다'이고, 대립가설(H1)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 있다'입니다. 표본 크기 n=100인 t-검정을 이용하여 유의수준 α=0.05에서 p값이 0.001 이하이면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하며, 그 이상이면 귀무가설을 채택하게 됩니다. 2. 두 모집단 비율 차이 검정의 실제 응용 두 모집단 간의 비율 차이를 검정하는 방법은 성별, 연령, 지역 등 다양한 기준에 ...2025.05.12
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로널드 피셔와 제레지 네이만의 통계학 업적과 교류2025.01.241. 로널드 피셔의 업적 로널드 피셔는 통계적 유의성 개념과 최대 우도 추정법을 도입하여 통계학의 발전에 기여했다. 그의 연구는 실험 설계와 데이터 분석의 기초를 마련하는 데 중요한 역할을 했다. 2. 제레지 네이만의 업적 제레지 네이만은 네이만-피셔-피어슨 가설 검정 이론을 개발하여 통계적 가설 검정의 체계적인 절차를 확립했다. 이를 통해 통계적 의사결정의 명확한 기준을 제시했다. 3. 피셔와 네이만의 교류 및 논쟁 피셔와 네이만은 통계적 가설 검정 이론을 둘러싸고 활발한 논쟁을 벌였다. 이는 통계학의 이론적 토대를 강화하고 다양...2025.01.24
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