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확률표집과 비확률표집의 비교2025.04.271. 확률표집 확률표집은 모집단을 구성하는 개별요소가 표본에 포함될 확률이 동일하게 설계된 표본추출 방법이다. 이에는 단순무선표집, 체계적 표집, 유층표집, 군집표집 등이 있다. 확률표집은 모집단에 대한 사전 지식이 필요하지만, 편견이 개입될 가능성이 낮고 통계적 추론이 가능하다는 장점이 있다. 2. 비확률표집 비확률표집은 표본으로 뽑힐 확률을 모르거나 요소들 중 표집될 확률이 0이 되는 경우가 발생하는 표집 방법이다. 이에는 임의표집, 할당표집, 유의표집, 눈덩이표집 등이 있다. 비확률표집은 편의성과 경제성이 있지만, 대표성이 부...2025.04.27
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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 2 (파이썬코드 예제포함)2025.05.091. 베이지안 추론 베이지안 추론은 데이터 분석과 예측에 널리 사용되는 강력한 통계적 방법론입니다. 이 리포트에서는 평균값만을 다루는 것이 아니라, 실제로 우리가 필요로 하는 분포 함수를 얻기 위해 어떤 데이터를 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 평균값만으로는 분포의 전체적인 특성을 충분히 반영하기 어렵기 때문에, 추가적인 데이터와 분포 추정 기법을 활용하여 우리가 원하는 분포 함수를 구성하는 방법에 대해 탐구합니다. 2. 사전 분포와 사후 분포 이 리포트에서는 사전 분포와 관측 데이터를 기반으로 사후 분포를 추정하는 방법에 대해...2025.05.09
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점2025.05.141. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 측정과 실험 등에서 수집한 자료의 정리, 표현 및 요약과 해석 등을 통해 자료가 가지는 특성을 규명하는 통계적 방법입니다. 즉, 수로 측정된 부분과 현상 등을 요약 및 설명하는 역할을 하는 통계학의 분야입니다. 기술통계에서는 모집단과 샘플을 구분하지 않으며, 확보한 데이터 자체에 의미가 있습니다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 특정한 실험의 발견에 있어서 신뢰성과 일반성 등을 결정하는 절차에 해당합니다. 추론통계에서는 모집단과 ...2025.05.14
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서울대학교 보건통계학개론 1주차 과제답안2025.05.101. 기술통계학 기술통계학은 측정 및 실험으로부터 수집한 원시 데이터의 정리, 표현, 요약, 해석 등을 통해 자료가 지닌 의미를 파악하는 통계적 방법 및 그것을 연구하는 분야입니다. 2. 추론통계학 추론통계학은 표본집단의 통계 데이터로부터 모집단의 특성을 추론하는 통계 기법 및 그것을 연구하는 분야입니다. 3. 변수 변수는 데이터를 수집할 때 관찰 장소, 관찰자 및 이외의 관련 조건에 따라 다양한 값을 갖는 것이 가능한 것을 의미합니다. 4. 양적변수 양적변수는 양(quantity)과 관련된 값을 표현할 수 있는 변수입니다. 5. ...2025.05.10
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점과 활용2025.05.111. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 자료를 요약하고 해석하는 분석방법으로, 자료의 대표값, 산포도, 상관관계 등을 측정하여 자료의 특성을 파악하는 데 사용됩니다. 조사연구에서 기술통계는 표본의 특성을 파악하고 요약하는 데 활용됩니다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 표본으로부터 얻은 정보를 근거로 하여 모집단으로 일반화시킬 수 있는 분석결과를 도출하는 방법입니다. 확률이론에 기반하여 표본의 특성이 모집단의 특성과 다를 수 있는 가능성을 측정하고, 가설검정을 통해 모...2025.05.11
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기초부터 고급통계 이론정리2025.05.101. 추론통계 추론통계는 모집단의 확실하지 않은 어떤 특성을 표본을 통하여 추론하는 과정입니다. 한정된 수의 표본에서 얻은 정보를 근거로 모집단에 대해 결과를 일반화하거나 결론을 내립니다. 추론통계는 통계적 추정과 가설검정이라는 두 가지 방법으로 이루어집니다. 통계적 추정은 표본의 특성을 분석하여 모집단의 특성을 추정하는 것이며, 가설검정은 모집단의 특정 현상에 대한 예상 혹은 주장이 옳은지 그른지를 표본 자료를 이용하여 판단하는 과정입니다. 2. 통계적 추정 통계적 추정은 표본에서 구한 통계량으로 모집단의 모수를 추정하는 것입니다...2025.05.10
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논리와 사고비판 ) 연역과 귀납 - 정의(추론, 연역, 귀납), 연역과 귀납의 예, 특징(세가지 씩)2025.01.161. 추론 추론은 주어진 전제나 가정을 근거로 하여 여러 상황 속에서 변수들이 어떻게 작용하는지 논리적인 접근을 통해 새로운 결론을 도출하는 인과적 추론 방법이다. 이에 추론은 주어진 정보를 바탕으로 새로운 정보를 유추하거나 판단하는 데에 사용되며, 학습, 문제 해결, 논리적 논의 등 다양한 상황에서 활용될 수 있기에 사고력과 논리적 분석 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있다. 2. 연역 연역은 일반적인 원리로부터 관계를 파악하여 특정한 결론을 도출하는 논리적 추론 방법이다. 이는 시작점이 사람들에게 일반적으로 받아들여진 ...2025.01.16
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경영통계학 ) 기술통계와 추론통계에 대한 각각의 개념과 예시2025.01.241. 기술통계 기술통계란 수집한 데이터를 요약하고 설명, 표현하는 방식이다. 도표나 테이블이 많이 사용되기도 한다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정하는 방법이다. 모집단의 특성을 파악하고자 할 때 사용한다. 1. 기술통계 기술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 이를 통해 데이터의 특성을 이해하고 분석할 수 있습니다. 기술통계에는 평균, 중앙값, 표준편차, 분산 등의 측정치가 포함됩니다. 이러한 측정치를 사용하면 데이터의 중심경향과 분산을 파악할 수 ...2025.01.24
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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 (파이썬코드 예제포함)2025.05.091. 베이지안 추론 베이지안 추론은 데이터를 통해 모델을 업데이트하고 불확실성을 다루는데 유용한 통계적 추론 방법입니다. 특히, 새로운 데이터가 주어진 상황에서 모델의 파라미터를 추정하고 예측하기 위해 사용됩니다. 베이지안 추론은 사전 분포와 관측 데이터를 조합하여 사후 분포를 계산하며, 이를 통해 모델의 불확실성을 업데이트할 수 있습니다. 2. 모델 업데이트 데이터에 대한 정보를 사전 분포에 반영하고, 관측 데이터와 사전 분포를 조합하여 사후 분포를 계산함으로써 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기존 모델을 새...2025.05.09
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표집과정(표본추론)의 절차 나열2025.05.111. 표집과정(표본추론)의 절차 표집의 과정은 모집단 확정, 표집틀 결정, 표본추출방법 결정, 표본의 크기 결정, 표본추출 시행 등 크게 5단계로 구성할 수 있다. 모집단 확정, 표집틀 결정, 표집방법 결정, 표본의 크기 결정, 표본추출 등의 단계를 자세히 설명하고 있다. 1. 표집과정(표본추론)의 절차 표집과정(표본추론)은 모집단에 대한 정보를 얻기 위해 모집단의 일부를 선택하여 조사하는 과정입니다. 이 과정은 크게 네 단계로 구성됩니다. 첫째, 모집단을 정의하고 특성을 파악합니다. 둘째, 표본추출 방법을 선택합니다. 셋째, 표본...2025.05.11
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