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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값 처리에 대한 논의2025.01.281. 극단값의 정의와 특성 극단값은 데이터 집합에서 다른 값들과 큰 차이를 보이는 값으로, 일반적으로 데이터 분포의 상하위 1% 또는 3 표준편차를 벗어난 값을 극단값으로 간주한다. 극단값은 오류로 인해 발생하거나 데이터의 본질적 특징을 반영할 수 있다. 2. 극단값이 분석에 미치는 영향 극단값은 평균, 표준편차와 같은 주요 통계값에 큰 영향을 미칠 수 있다. 극단값으로 인해 데이터의 분포가 왜곡되어 정책 결정이나 연구 결과 해석에 오류를 초래할 수 있다. 3. 극단값의 처리 방법 극단값 처리 방법에는 극단값 제거, 다른 값으로 대...2025.01.28
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방송통신대학교 통계데이터학과)바이오통계학 중간과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 모집단, 표본, 모수, 통계량 모집단은 우리가 알고 싶은 대상 전체를 의미하며, 표본은 모집단의 일부를 실제로 관측한 것을 말한다. 모수는 모집단 전체의 특성을 나타내는 값이고, 통계량은 표본의 특성을 나타내는 값이다. 이 문제에서 모집된 만 7세 아동 100명은 표본에 해당한다. 2. 히스토그램 그리기 R 프로그래밍을 이용하여 수축기 혈압(SBP)의 분포를 나타내는 히스토그램을 그렸다. 이를 통해 데이터의 분포 특성을 시각적으로 확인할 수 있다. 3. 중앙값 구하기 R 프로그래밍을 이용하여 이 데이터에 포함된 156명 전체의...2025.01.26
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데이터 사이언티스트 - 21세기 최고의 직업2025.01.191. 데이터 사이언티스트의 정의와 필요성 21세기 들어 정보와 데이터의 중요성이 급격히 증가했으며, 기업과 정부, 연구기관 등 다양한 분야에서 데이터의 수집과 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 직업이 바로 데이터 사이언티스트이다. 데이터 사이언티스트는 통계학자와 데이터 엔지니어와 구분되는 독특한 역할을 한다. 2. 데이터 사이언티스트의 매력과 인기도 데이터 사이언티스트 직업의 매력은 높은 수요와 보상, 다양한 산업에서의 활용, 기술 발전에 따른 지속적인 학습 기회, 사회적 가치 창출 등 다...2025.01.19
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투명한 통계 활용과 고객 신뢰: 브랜드의 건강한 발전을 위한 전략2025.01.121. 통계의 거짓말 통계의 거짓말은 정확한 데이터를 사용하더라도 부정확한 결과를 도출하거나 정보를 왜곡하여 해석하는 현상을 말한다. 이는 샘플링 편향, 데이터 선택적 사용, 상관관계와 인과관계의 혼동 등으로 발생할 수 있다. 통계의 거짓말은 정치, 마케팅/광고, 미디어, 학계/연구, 금융 등 다양한 분야에서 나타나고 있다. 2. 통계의 거짓말이 마케팅에 미치는 영향 단기적으로는 통계의 거짓말이 제품이나 서비스의 성과를 과장하여 판매량 증가와 고객 관심 유도에 도움이 될 수 있다. 그러나 장기적으로는 고객과의 신뢰를 잃고 리피트 비즈...2025.01.12
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마케팅조사 데이터 분석2025.01.071. 기술통계 분석 각 질문(변수)들의 기술통계 분석 결과를 살펴보면, 세 질문 모두 중간 값 근처나 그보다 조금 더 높은 값을 향해 치우쳐진 경향을 보입니다. 왜도의 값에 따라, 모든 질문들의 응답은 평균보다 높은 값으로 약간 치우쳐져 있음을 알 수 있습니다. 특히, 질문3의 응답은 가장 높은 평균 값을 갖지만, 분포는 가장 좁게 퍼져 있습니다. 2. 성별에 따른 차이 분석 성별에 따른 각 질문의 평균 차이를 분석한 결과, 성별이 1일 때(남성)와 성별이 2일 때(여성)의 평균값이 상당한 차이를 보입니다. 남성의 경우 각 질문의 ...2025.01.07
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IQ와 대학입시 합격률 간의 관계 연구2025.01.171. 통계의 중요성 통계는 수집한 데이터를 정리, 요약, 분석하여 의사결정에 필요한 유용한 정보를 얻을 수 있는 주요한 수단이다. 통계를 이용하면 사실에 기반한 합리적 근거로 더욱 객관적인 판단이 가능하며, 구체적인 수치를 통해 관련 사안에 세밀히 접근할 수 있다. 2. 통계 자료 활용 시 주의사항 통계 자료를 활용하기 전에는 해당 통계가 어떤 자료를 바탕으로 어떻게 산출되었는지 그 근거를 명확히 파악해야 한다. 통계는 전체 조사가 불가능하기 때문에 모집단을 선정하고 이를 바탕으로 분석하므로, 모집단에 따라 통계 결과가 달라질 수 ...2025.01.17
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경영통계학 수업 데이터에서 도시 유형별 인구 및 고용 통계 분석2025.01.201. 도시 유형별 인구수 통계 전체 30개 도시, 상업도시, 공업도시의 인구수 평균, 표준편차, 분산을 분석하였다. 상업도시의 평균 인구수가 공업도시보다 약 2.7 더 높은 것으로 나타났으며, 상업도시의 인구수 분산과 표준편차가 공업도시보다 낮아 상대적으로 균일한 인구 분포를 보였다. 2. 도시 유형별 고용인구 통계 전체 30개 도시, 상업도시, 공업도시의 고용인구 평균, 표준편차, 분산을 분석하였다. 상업도시의 평균 고용인구가 공업도시보다 약 1.27 더 높은 것으로 나타났으며, 상업도시의 고용인구 분산과 표준편차가 공업도시보다 ...2025.01.20
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선형회귀(Linear Regression)는 통계인가 머신 러닝인가?2025.05.081. 선형회귀 선형 회귀는 연속 값을 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 선형 회귀 모델은 두 변수 간의 관계를 설명하는 선형 방정식을 찾는 통계적 방법입니다. 선형 회귀 모델은 통계, 공학, 마케팅, 금융, 제조를 포함한 다양한 분야에서 사용됩니다. 선형 회귀는 데이터를 설명하고 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 방법입니다. 2. 통계와 머신러닝 머신러닝의 등장으로 선형회귀는 주로 '지도 학습' 문제에서 사용됩니다. 선형회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하여 새로운 입력에 대한 출...2025.05.08
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통계실무 ) 1. 통계는 일상 속에서 많이 활용하고 있는데, 어느 분야에서 어떻게 활용되고 있는 설명하시오. 2. 우리가 모집단(population)에 대해 알아보기 위해 표본(Sample)을 조사하는데 그 이유가 무엇이라고 생각하는지 설명하시오.2025.04.261. 통계 활용 분야 통계는 제품의 기능개선 효과 여부를 설명하는데 많이 활용된다. 홈쇼핑방송의 화장품 광고에서 주름개선 화장품을 예로 들면, 50~60대 시험군을 30명을 대상으로 한달간 실험해본 결과, 제품 사용 전과 4주 사용 후, 주름, 피부수분, 광채, 피부 치밀도, 탄력의 개선율을 %로 제시하는 것을 볼 수 있다. 2. 표본 조사의 이유 모집단은 우리가 측정하고자 하는 집단 전체를 의미하지만, 모집단 전체를 조사하기에는 물리적 한계가 존재하므로 조사가 불가능에 가깝다. 이에 측정가능하며, 모집단을 대표할 수 있는 표본을 ...2025.04.26
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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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