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분산에 대한 추론2025.11.111. 분산(Variance) 분산은 데이터가 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 통계량입니다. 분산이 크면 데이터가 평균 주변에 널리 퍼져 있고, 분산이 작으면 데이터가 평균 근처에 집중되어 있습니다. 표본분산과 모분산의 개념을 구분하여 이해하는 것이 중요하며, 통계적 추론에서 분산 추정은 신뢰도 높은 결론을 도출하기 위한 필수 요소입니다. 2. 통계적 추론(Statistical Inference) 통계적 추론은 표본 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 파악하는 과정입니다. 분산에 대한 추론은 표본분산으로부터 모분산을 추정하...2025.11.11
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보건통계학개론 신뢰구간 추정2025.11.131. 모평균의 신뢰구간 추정 정규분포를 따르는 모집단에서 표본을 추출하여 모평균의 신뢰구간을 구하는 방법을 다룬다. 15명의 남성 체중 데이터(75, 65, 60, 74, 75, 70, 68, 71, 83, 68, 65, 67, 73, 72, 65)를 이용하여 95% 신뢰도에서 모평균의 신뢰구간을 (67.22662, 72.90671)로 추정한다. 정규분포 모집단에서 추출된 표본평균의 분포를 이용하여 신뢰구간을 계산한다. 2. 중심극한정리의 적용 표본의 크기가 충분히 클 때(n≥30) 모집단의 분포 형태와 관계없이 표본평균의 분포가 ...2025.11.13
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확률 표본추출과 비확률 표본추출의 비교2025.11.151. 확률 표본추출 확률 표본추출은 모집단에서 무작위로 표본을 추출하는 방법으로, 단순임의추출법, 체계적임의추출법, 층화임의추출법 등이 있다. 각 개체가 동일한 확률로 선택되며, 표본의 대표성을 보장하고 편향성을 줄인다. 추출된 표본이 모집단을 대표하므로 통계적 추론이 가능하며, 신뢰성이 높은 통계적 분석을 위해 권장된다. 2. 비확률 표본추출 비확률 표본추출은 편의추출법, 판단추출법, 콘택트추출법 등의 방법으로, 각 표본의 선택 확률을 고려하지 않고 임의로 추출한다. 표본 선택에 주관적 판단이 개입되어 대표성을 보장하기 어렵고, ...2025.11.15
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표본추출방법의 확률 표본추출과 비확률 표본추출의 차이점2025.04.281. 표본추출방법 표본추출방법은 연구대상 모집단들 중에서 자료를 수집할 대상 일부를 모집단으로서 잘 대표함에 있는 표본으로 선택하는 작업입니다. 표본은 모집단을 가장 잘 대표할 수 있는 집단이며, 연구자는 표본에서 얻은 자료를 통해 다양한 통계 결과를 만들어내고 모집단의 특성을 추정할 수 있습니다. 2. 확률 표본추출 확률표집은 모집단에서 표본을 선정할 때 각 요소가 뽑힐 확률을 미리 지정하고 표본을 구하는 방법입니다. 이 방법은 좀 더 복잡하고 시간과 비용이 많이 들지만, 각 요소가 선택될 확률을 계산할 수 있어 표집오차의 추정이...2025.04.28
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MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)2025.05.091. MCMC(Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다. MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘으로, 마코프 체인을 이용하여 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 샘플링을 수행합니다. 2. 동전 던지기 문제 동전 던지기 문제는 간단하면서도 직관적인 문제...2025.05.09
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컴퓨터통계(SPSS) 강의록2025.01.211. 통계 팩키지 소개 이 강좌에서는 사회과학 분야의 각종 자료를 정리하고 분석하는 방법들을 컴퓨터 툴과 프로그램을 이용하여 실습한다. 컴퓨터를 이용한 통계분석과 해석에 익숙해 질 수 있도록 한다. 2. 자료의 입력과 활용 SPSS 프로그램으로 만들어지는 세 종류의 파일(data 창의 파일, syntax 창의 파일, output 창의 파일)과 data의 네 가지 종류(명명척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도)에 대해 설명한다. 또한 syntax 작성의 원칙과 syntax를 이용한 자료의 입력 방법을 소개한다. 3. 자료의 편집 변인...2025.01.21
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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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인문 사회과학에서 통계학의 역할과 한계 극복 방안2025.01.181. 인문 사회과학에서 통계학의 역할 인문 사회과학에서 통계학은 데이터 수집 및 분석, 정책 결정과 평가, 이론 검증 등 다양한 역할을 한다. 통계학은 사회 현상의 패턴과 경향을 파악하고, 정책의 효과성을 평가하며, 사회과학 이론을 검증하는 데 중요한 도구로 활용된다. 2. 통계학의 한계 통계학은 추론의 불확실성, 데이터의 한계, 통계적 방법의 한계, 해석의 한계 등 다양한 한계를 가지고 있다. 표본을 통한 추론 과정에서 불확실성이 존재하며, 데이터의 대표성 및 질적 문제, 통계적 방법의 가정 충족 여부, 결과 해석의 어려움 등이 ...2025.01.18
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베이즈 정리를 기반으로 한 의사결정의 합리성2025.05.141. 베이즈 정리 베이즈 정리는 확률에 대한 새로운 해석을 제공하는 방법론이다. 고전적인 확률 정의와 달리 베이즈 정리는 어떤 사건이 일어날 것이라는 합리적 기대의 척도로 확률을 해석한다. 베이지안 추론은 이전의 경험과 현재의 증거를 토대로 사건의 확률을 추론하는 통계적 방법이다. 이를 통해 코로나 자가검사 키트의 정확도와 감염자의 확률을 계산할 수 있다. 2. 확률의 정의 확률에는 다양한 정의가 있다. 고전적인 확률 정의는 사건의 발생 가능성을 전체 사건 수에 대한 유리한 사건 수의 비율로 정의한다. 이와 달리 베이즈 확률론은 확...2025.05.14
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경영통계학_인문사회과학에서 통계학을 사용하는 이유와 통계학이 추론에 불과하다는 한계를 극복하기 위한 방법2025.01.181. 인문/사회과학에서 통계학을 사용하는 이유 인문학은 인간과 인간의 근원, 문화 등에 관한 연구를 하며, 사회과학은 경험과 보편성을 통해 특정 법칙을 과학적으로 유도한다. 두 학문은 모두 인간과 인간을 둘러싼 사회현상을 연구한다는 점에서 비슷하며, 연구 과정에서 모두 통계학을 활용하고 있다. 실제로 인문/사회과학은 과학적 근거로 설명하기에 어려운 현상이 더 많으므로 신뢰성을 확보할 필요가 있어 통계학을 사용하게 된다. 통계학을 통해 예측과 모델링에 필요한 도구를 제공할 수 있고, 미래를 예측함으로써 최적의 의사결정을 내릴 수 있게...2025.01.18
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