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한국 주몽 신화와 영웅 이야기2025.01.161. 주몽 신화의 내용 주몽 신화는 고구려의 건국자인 주몽의 탄생과 건국에 얽힌 신화이다. 주몽은 해모수와 하백의 딸 유화 사이에서 태어났으며, 어려서부터 뛰어난 능력을 보였다. 주몽은 동부여를 떠나 고구려를 건국하고 왕이 되었으며, 19년 만에 하늘로 올라갔다고 한다. 2. 주몽 신화의 특징 주몽 신화의 특징은 다음과 같다. 첫째, 주몽의 고귀한 신분과 탁월한 능력이 부각된다. 둘째, 건국신화로서의 면모를 보인다. 셋째, 난생설화와 지모신의 특징을 보인다. 3. 주몽 신화의 영웅 이야기 주몽 신화는 전형적인 영웅 서사 구조를 보인...2025.01.16
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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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표본의 크기에 대하여2025.01.111. 표본의 크기 표본이란 모집단을 대표하는 집단으로 연구에 실제 참여하는 집단을 말한다. 표본의 크기, 즉 몇 개의 표본을 뽑아야 모집단을 대표할 수 있는가는 매우 중요한 문제다. 표본의 수가 너무 적다면 모집단에 대한 잘못된 추정을 하기 쉽고, 반대로 표본의 수가 필요 이상으로 많으면 시간과 비용을 쓸데없이 낭비하는 것이 된다. 표본추출에서 일반적으로 중요한 것은 그 표본이 얼마나 모집단을 잘 대표할 수 있는가(대표성), 그리고 그 표본을 수집하는 데 있어서 경제성과 정확성 사이에서의 줄타기를 얼마나 잘 하는가(적절성)의 두 가...2025.01.11
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표본의 크기와 표본 오차에 관한 설명2025.01.041. 표본의 크기 모집단을 대표할 수 있는 정확한 모수를 구하기 위해서는 많은 표본의 수를 뽑아 통계치로 분석하는 것이 가장 바람직하다. 그러나 현실적으로 너무 많은 노력과 경비가 들 수 있으므로 연구목적에 맞는 모집단의 특성을 반영한 표본을 추출해 정확한 통계분석 결과를 얻으려면 표본의 크기를 결정하는 데 다음과 같은 원칙을 고려해 표집이 이루어져야 한다. 첫째, 표본의 크기가 크면 클수록 모수의 정확한 추정이 가능해진다. 둘째, 모집단 내의 특성들이 서로 상이한 정도를 고려하여 표본의 크기를 증가시켜야 한다. 셋째, 변수 간의 ...2025.01.04
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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
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사회복지조사에서 사용되는 척도의 유형과 특성2025.01.271. 명목 척도 명목 척도는 주로 대상이나 현상을 분류하는 데 그 목적을 두고 있으며, 그 본질은 분류 자체에 있습니다. 이 척도는 수치 간의 크기나 순서가 전혀 존재하지 않기 때문에, 단지 구분의 역할을 할 뿐입니다. 성별, 인종, 직업 같은 범주형 데이터가 명목 척도의 대표적인 예시입니다. 2. 서열 척도 서열 척도는 대상 간의 순위를 부여하며, 크기를 비교하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, '우수', '보통', '미흡'과 같은 평가 기준을 설정하는 것은 서열 척도의 전형적인 예입니다. 순위를 정할 수 있지만, 그 순위 사이의...2025.01.27
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빅데이터와 통계학_탐구보고서_확통(세특)2025.01.111. 빅데이터와 통계학 빅데이터는 기존의 데이터 베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 정보 통신 기술의 발달, 빅데이터에 대한 효율적인 저장 및 분석의 가능, 국가간 기술 격차 감소로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 의료산업, 맞춤형 마케팅, 제조업 등 다양한 분야에서 빅데이터가 응용되고 있다. 따라서 빅데이터 시대에 가치를 추출하고 결과를 분석하는 분야와 밀접한 관련이 있는 ...2025.01.11
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모발의 구조와 기능2025.05.071. 모간부의 구조와 기능 모간부는 두피 밖에 존재하는 모발로서 세포분열이 이루어지는 모근부와는 달리 세포 분열이 일어나지 않는 죽은 세포로 구성되어 있다. 모간부는 모피질, 모수질, 모표피로 구성되며, 케라틴이 주요 구성성분이다. 모표피는 모발을 보호하는 기능을 하며, 모피질은 모발의 탄력성, 강도, 색상을 결정한다. 모수질은 모발의 화학적 저항력을 높이는 기능이 있을 것으로 추정된다. 2. 모근부의 구조와 기능 모근부는 모발 성장에 필요한 영양분을 공급받아 세포분열을 통해 모발을 성장시키는 기능을 한다. 모근부는 피지선, 한선,...2025.05.07
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확률변수와 확률분포에 대한 학습2025.01.221. 이산확률분포 이산확률분포는 확률변수에 대한 확률분포로 확률변수의 값의 확률이 어떻게 분포되었는지를 보여주는 분포입니다. 이산확률변수의 확률함수는 두 가지 조건을 만족해야 합니다. 이산확률분포에는 베르누이분포와 이항분포가 있습니다. 2. 이항분포 이항분포는 성공확률 p인 베르누이시행을 n번 반복했을 때 성공횟수 X의 분포를 나타냅니다. 이항분포는 n과 p에 의해 확률구조가 결정되며, 이 두 값이 이항분포의 모수가 됩니다. 이항분포의 특성 중 하나는 성공 확률이 동일하고 서로 독립인 이항 확률변수 합도 이항분포를 따른다는 것입니다...2025.01.22
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이산확률분포: 이항분포, 포아송분포, 초기하분포의 특징 및 예시2025.05.091. 이산확률분포 확률분포는 가능한 모든 확률변수와 이것이 일어날 확률을 나타낸 것을 말한다. 이산확률분포는 확률변수 X가 가질 수 있는 값이 유한 집합이거나 가산집합일때 확률변수 X에 대응하는 확률분포이다. 즉, 확률변수 X가 1,2,3,4, … 이나 2,4,6,8,… 등과 같이 하나씩 셀 수 있는 값을 취하는 것을 말한다. 2. 이항분포 이항분포는 연속되는 n번의 독립적 시행에서 각각의 시행의 확률이 p를 가질 때의 분포이며, 이러한 시행을 베르누이 시행이라 말할 수 있다. 이항분포는 시행횟수(n)이 고정되어 있고, 각 시행에서...2025.05.09
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