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2024년 1학기 방송통신대 기말과제물 - 행정계량분석2025.01.251. 확률변수의 개념 및 확률변수와 표본평균 간의 관계 확률변수(確率變數, random variable)란 확률실험에서 나타나는 기본결과에 특정한 수치를 부여한 것을 말한다. 확률변수는 이산형(discrete)과 연속형(continuous)으로 구분된다. 표본평균도 확률변수이며, 표본을 추출할 때마다 표본평균은 다른 값을 가질 것이다. 이는 표본평균이 추출한 확률변수값의 평균이기 때문이다. 2. 확률변수 Y의 표준편차와 새로운 확률변수 Z의 분산 확률변수 Y에 일정한 상수 k를 곱한 확률변수의 표준편차는 원래의 표준편차 σ에 상수 ...2025.01.25
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경영통계학 ) 확률변수와 겹합확률분포, 확률분포 대해 학습2025.01.231. 이산확률분포의 정의 이산확률분포는 확률변수 X가 가질 수 있는 가능한 값들이 모두 이산적인 경우, 즉 명확하게 구분할 수 있는 개별적인 값들을 가지는 경우의 확률 분포이다. 이산확률분포에서는 각각 가능한 값에 대해 확률을 정의할 수 있다. 2. 이항분포 이항분포(Binomial Distribution)는 독립적인 시행들이 두 가지 가능한 결과(성공 또는 실패) 중 하나를 가지는 실험을 모델링한다. 이때 성공 확률이 일정하게 유지되며, 주어진 횟수의 시행에서 성공의 횟수를 나타낸다. 3. 포아송분포 포아송분포(Poisson Di...2025.01.23
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확률과 통계 - 뷔퐁의 바늘실험2025.01.161. 뷔퐁의 바늘 실험 프랑스의 수학자 뷔퐁 백작(Georges Louis Leclerc, Comte de Buffon)은 1733년 경에 원주율의 값을 계산하기 위하여 평행선이 그려져 있는 탁자에 바늘을 던지는 실험을 제시하였는데, 이 실험을 뷔퐁의 바늘이라고 합니다. 뷔퐁의 뜨개바늘 문제를 실험적으로 검사함으로써 확률의 개념을 이해하고 실험값을 처리하는 기본 기술을 익히고자 하였습니다. 2. 확률오차 확률오차는 측정값을 얻을때 추정되는 오차의 크기를 나타낸다. 어떤 측정값이 chi = bar { x } PLUSMINUS sigm...2025.01.16
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확률표집과 비확률포집을 비교하여 서술해봅시다2025.04.261. 확률표집 확률 표본 추출의 장점은 두 가지 주요 방법으로 요약 될 수 있다. 첫째, 확률 표본 추출은 주요 표본 통계가 편향되지 않도록 보장한다. 둘째, 샘플 설계 및 샘플링을 통해 샘플링 또는 샘플링 오류를 추정할 수 있으며 이론적 근거를 제공한다. 즉, 확률 론적 수집에서 표본은 응답자의 자발적 참여 또는 접촉 잠재력이 아닌 통계 규칙에 따라 선택된다. 2. 비확률표집 비확률 샘플링 방법은 일반적으로 임의의 판단이나 조사자의 상황을 초래하여 편향된 샘플을 추출할 위험을 증가시킬 수 있다. 할당 샘플링은 무작위 샘플링의 가장...2025.04.26
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이항분포와 초기하분포의 차이점 분석2025.11.181. 이항분포(Binomial Distribution) 이항분포는 동일한 실험을 여러 번 반복하여 각 시행마다 성공과 실패의 두 가지 결과가 나오는 경우에 적용되는 분포입니다. 베르누이 시행을 n번 수행하여 성공횟수를 k번 얻을 확률을 나타내며, 각 시행에서의 성공 확률이 고정되어 있습니다. 이항분포는 이항검정, 통계적 추론, 회귀분석 등에 사용되며, 성공확률이 일정하고 시행 횟수가 정해진 경우에 주로 활용됩니다. 2. 초기하분포(Hypergeometric Distribution) 초기하분포는 모집단에서 무작위로 추출한 표본으로부터...2025.11.18
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표본 추출방법 비교 설명하기2025.01.051. 확률적 표본추출 확률적 표본추출은 균등하게 모집된 대상자가 표본으로 선택될 수 있는 기회를 부여하는 방법으로, 이를 통해 대표성 있는 표본을 얻을 수 있다. 확률적 표본추출 방법에는 단순 무작위 표본 추출, 체계적 무작위 표본 추출, 층화 무작위 표본 추출, 군집 무작위 표본 추출 등이 있다. 각 방법의 장단점을 비교하면, 단순 무작위 표본 추출은 모집단에 대한 자세한 지식이 없어도 대표성 있는 표본을 선정할 수 있지만 모집단이 크다면 사용이 어렵다. 체계적 무작위 표본 추출은 표본추출이 쉽고 모집단을 잘 반영할 수 있지만 모...2025.01.05
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표본추출의 장단점 및 유형, 확률표집법 설명2025.01.061. 표본추출 표본추출은 전체 모집단을 파악하기 어려울 때 일부를 대표적으로 선정하여 조사하는 방법입니다. 표본추출의 장점으로는 인위적 추출이 가능하고 효율성이 높습니다. 단점으로는 표본오차 추정이 어렵고 일반화에 제약이 있습니다. 표본추출 유형에는 확률표집(단순무작위, 체계적, 층화)과 비확률표집(편의, 의도적, 할당)이 있습니다. 2. 확률표집법 확률표집법은 모집단의 각 구성원이 표본으로 추출될 가능성이 일정한 방법입니다. 주요 방법에는 단순무선표집, 체계적 표집, 유층표집, 군집표집 등이 있습니다. 모집단 내부의 구성원이 유사...2025.01.06
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방송통신대학교 수리통계학 출석수업 과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. J. Neyman(네이만)과 E.S. Pearson(이곤 피어슨)의 업적과 교류 20세기 초 일군의 통계학자들이 작은 수의 데이터를 확률모형과 연결하여 분석, 추론하기 시작하면서 현대 통계학이 형성되기 시작했고, 널리 알려져 있다시피 20세기가 시작되자마자 나온 K.Pearson(칼 피어슨), W.Gosset(고셋) 등의 연구에 이어 통계적 검정법 연구에서 큰 획을 그은 인물은 R.A.Fisher(피셔), J.Neyman(네이만), E.S.Pearson(이곤 피어슨) 등이었다. 본 과제에서는 여러 통계학자들 중 서로 교류하고 ...2025.01.26
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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광운대 영어와 통계 정리 추정2025.05.091. 추정 기술통계 표본으로부터 통계량(평균, 분산, 표준편차)를 구하고 통계량 차이를 파악하는 것을 의미합니다. 2. 추론통계 표본을 통해 모집단의 성격을 파악하고, 모수를 특정 수치(점 추정) 또는 수치의 범위(구간 추정_신뢰구간이용)로 추정하는 것을 의미합니다. 3. 추정치 모수를 추정하기 위해 표본 관찰값에서 도출한 통계량(평균, 분산, 표준편차 등)을 의미합니다. 4. 추정량 표본을 모두 설명할 수 있는 방식(공식, 함수식)으로 표현된 추정값을 의미합니다. 5. 점 추정 모수를 특정 수치로 추정하는 방법이지만, 오차를 동반...2025.05.09
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