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경영통계학_이산확률분포와 연속확률분포를 정의한 후 두 확률분포의 차이점을 사례를 들어 설명하시오2025.01.211. 이산확률분포 이산확률분포는 이산형 확률 변수가 각각의 가능한 값에 대해 어떤 확률을 가지는지를 나타낸다. 이산형 확률 변수는 셀 수 있는 값만을 가질 수 있다. 예를 들어서 동전을 던져서 앞면이 나올 확률을 나타내는 이항분포가 있다. 동전을 여러 번 던졌을 때 앞면이 나오는 횟수를 이항분포로 모델링을 할 수 있다. 2. 연속확률분포 연속확률분포는 연속형 확률 변수가 특정 구간에 속할 확률을 나타낸다. 연속형 확률 변수는 연속적인 값을 가질 수 있다. 예를 들어서 시간에 따른 사건 발생 횟수를 나타내는 지수분포가 있다. 이는 특...2025.01.21
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30점 만점 방통대 데이터정보처리입문 2023-1학기2025.01.261. 출생성비 추이 1990년부터 2021년까지의 전국, 서울, 부산의 연도별 출생성비 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 전국적으로 1990년 116.5에서 점차 감소하여 2021년 105.1까지 감소하는 경향을 보였으며, 서울과 부산도 유사한 추이를 보였다. 다만 2000년대 중반 이전에는 부산의 출생성비가 서울보다 높았으나 이후 큰 차이가 없어졌다. 2. 합계출산율 추이 1993년부터 2021년까지의 전국 합계출산율 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 합계출산율은 1993년 1.654에서 점차 감소하여 2021년 0.808까지 감소하...2025.01.26
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경영분석을 위한 기초통계 - 표본의 신빙성과 추정 방법2025.05.131. 표본의 신빙성과 모집단 추정 표본으로써 모집단을 추정하는 것은 중심극한정리와 표본 크기 결정 등의 방법을 통해 신빙성을 높일 수 있다. 중심극한정리에 따르면 표본 크기가 충분히 크면(n≥30) 표본평균의 분포가 정규분포에 근사하게 된다. 또한 모평균 추정이나 모비율 추정을 위한 표본 크기를 결정할 때 모분산, 신뢰수준, 허용오차 등을 고려하여 적절한 표본 크기를 결정할 수 있다. 2. 확률 계산 주머니에 흰 공 3개, 검은 공 3개, 파란 공 4개가 있을 때 두 개의 공을 연속해서 무작위로 뽑을 때 (1) 두 공 모두 흰색일 ...2025.05.13
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최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정2025.05.081. 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 최대 우도 추정은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 모델의 매개변수 값을 찾는 과정으로, 우도 함수를 최대화하는 매개변수 값을 추정합니다. 이 방법은 데이터가 주어진 상황에서 가장 가능성이 높은 모델의 매개변수를 선택함으로써 최적의 예측을 수행하는데 도움을 줍니다. 2. 확률 모델링 확률 모델링은 다양한 분야에서 데이터 분석과 예측에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 데이터로부터 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 ...2025.05.08
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경영통계학 - 한국 증권거래소의 홈페이지에서, 지난 5년 동안 상장한 기업 리스트로부터 30개의 기업을 무작위로 선택하시오 선택된 기업들의 자료를 토대로 전체 상장기업들의 평균 주식 종가에 대한 95 신뢰구간을 구하시오2025.05.131. 상장기업 리스트 선정 한국 증권거래소의 홈페이지에서 지난 5년 동안 상장한 기업 리스트로부터 30개의 기업을 무작위로 선택하였다. 이는 상장이 기업의 주권을 증권시장에서 거래할 수 있도록 허용하는 것을 의미하며, 기업의 원활한 자금조달과 투자자 보호를 도모하기 위해 거래소에서 일정 기준에 따라 심사를 거치는 과정이다. 2. 평균 주식 종가 95% 신뢰구간 계산 선택된 30개 기업의 자료를 토대로 전체 상장기업들의 평균 주식 종가에 대한 95% 신뢰구간을 계산하였다. 모표준편차를 모르는 경우의 공식을 사용하여 계산한 결과, 평균...2025.05.13
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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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산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법2025.01.251. 산술평균 산술평균은 데이터 집합의 중심 경향성을 나타내는 대표값으로 활용된다. 이는 주어진 데이터 집합의 모든 값들을 더한 후 데이터의 개수로 나누어 계산된다. 이 값은 데이터의 분포와 집중되어 있는 위치를 파악하는 데에 유용하다. 그러나 산술평균은 이상값의 존재로 인해 왜곡될 수 있으며, 특히 데이터가 정규분포를 따르지 않을 때 문제가 될 수 있다. 2. 분산 분산은 데이터의 흩어진 정도를 나타내는 측도로, 각 데이터 값과 평균의 차이를 제곱하여 모두 합한 후 데이터의 개수로 나눈 값이다. 이는 주어진 데이터가 얼마나 평균 ...2025.01.25
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인구 피라미드, 출생성비, 이상치 분석 및 통계 방법 설명2025.01.251. 인구 피라미드 1965년의 인구 피라미드는 유소년층이 많고 노년층이 적은 형태를 띄고 있다. 이는 근대화로 인해 사망률이 낮아지고 출생률이 높아 인구가 증가할 것으로 예측할 수 있다. 2005년의 인구 피라미드는 유소년층이 적고 청장년층이 많으며 노년층이 적은 형태로, 평균 수명이 길어지고 사망률은 낮으나 출생률이 낮아지면서 고령화 사회가 될 것으로 예측할 수 있다. 2067년의 인구 피라미드는 유소년층과 청장년층이 적고 노년층이 증가한 형태로, 고령화가 진행되어 생산인구가 줄어들고 노년층이 증가한 것을 알 수 있다. 2. 출...2025.01.25
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중심극한정리에 대하여 설명하시오2025.01.141. 중심극한정리의 개념 중심극한정리는 표본 평균의 분포에 관한 이론으로, 모집단이 어떤 분포를 따르더라도 충분한 크기의 표본을 추출할 경우 표본 평균의 분포가 정규분포에 근사하게 된다는 것을 보여준다. 이는 통계학에서 매우 중요한 개념으로, 다양한 분야에서 실용적으로 활용된다. 2. 중심극한정리의 적용 중심극한정리는 가설 검정, 신뢰구간 추정, 회귀분석, 분산 분석 등 다양한 통계적 분석 기법에서 활용된다. 이를 통해 현실 세계의 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하여 의사 결정에 도움을 줄 수 있다. 3. 중심극한정리의 한계 중심...2025.01.14
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고등학교 확률과 통계 과목별 세부능력 및 특기 사항(과세특) 예시2025.01.171. 문제해결 및 창의·융합, 추론 역량 실생활의 문제를 수학적으로 분석하여 이항분포로 나타내는 등 주변의 실생활 속 상황을 수학적으로 표현함. 표현된 수학적 모델링이 정당함을 분석과 해석을 통해 명료하게 설명하여 친구들의 호응을 얻었으며, 연속확률변수의 표준화를 통하여 모든 정규분포를 하나의 기준으로 해석할 수 있음을 이해하고 알기 쉬운 풀이 과정을 제시하여 친구들을 감동시킴. 조건을 변형하고 새로운 확률변수를 생성하여 문제를 해결하는 역량이 우수함. 2. 문제해결 및 창의·융합, 의사소통 역량 순열의 수, 조건부 확률, 이항분포...2025.01.17
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