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확률변수의 기대치와 분산: 복사기 수리비용 사례2025.11.111. 확률변수의 개념 확률변수는 확률적 결과에 기초하여 결과값이 바뀌는 변수로, 일정한 확률을 가지고 발생하는 사건에 수치가 부여된 것이다. 이산확률변수와 연속확률변수로 구분되며, 무작위 실험에서 특정 확률로 발생하는 각 결과를 수치적 값으로 표현한다. 확률분포는 확률변수의 모든 값과 대응하는 확률의 분포를 보여주고, 확률함수는 확률변수에 의해 정의된 실수를 확률에 대응시키는 함수이다. 2. 기대치(기댓값)의 개념 기댓값은 확률적 사건에 대한 평균값으로, 사건이 발생해서 얻게 되는 값과 그 사건이 일어날 확률을 곱한 것을 모든 사건...2025.11.11
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30개 도시의 인구수와 고용인구 분석2025.05.051. 전체 도시의 인구수와 고용인구 전체 도시의 인구수와 고용인구의 평균, 표준편차, 분산을 계산했습니다. 인구수 평균은 4069.60명, 표준편차는 3762.49명, 분산은 14169906.76입니다. 고용인구 평균은 1725.40명, 표준편차는 1735.50명, 분산은 3010579.13입니다. 대부분의 도시가 5000명 이하의 인구수와 고용인구를 가지고 있으며, 일부 도시에서 매우 높은 수치를 보였습니다. 2. 상업도시와 공업도시의 인구수와 고용인구 상업도시와 공업도시 각각의 인구수와 고용인구의 평균, 표준편차, 분산을 계산했...2025.05.05
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데이터베이스의 정의와 역사2025.05.041. 데이터베이스 정의 데이터베이스는 데이터의 집합이다. DBMS(데이터베이스 관리 시스템)는 데이터베이스를 운영하고 관리하는 소프트웨어이다. 2. DBMS 발전 과정 초기에는 종이에 펜으로 기록하다가 컴퓨터에 파일로 저장하는 방식을 사용했다. 이후 DBMS가 등장하면서 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 되었다. 3. DBMS 분류 계층형 DBMS, 망형 DBMS, 관계형 DBMS(RDBMS)가 있다. 관계형 DBMS는 테이블이라는 최소단위로 구성되며 SQL(Structured Query Language)을 사용한다. 4....2025.05.04
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서울대학교 보건통계학개론 9주차 과제답안2025.05.101. 분산분석 분산분석은 총 변동을 2개 이상의 변동으로 나누고, 총 변동에 대한 각 변동의 상대적인 크기를 계산하여 여러 모집단의 모평균에 차이가 있는지 검정하는 방법입니다. 2. 완전확률화 블록 계획법 완전확률화 블록 계획법은 실험에 참여하는 실험단위의 수(혹은 비율)를 동일하게 유지하는 실험 방법을 의미합니다. 이 때 특성이 비슷한 그룹을 블록이라고 하며, 각 블록 내에서 각 처리는 실험 단위에 무작위로 할당됩니다. 또한 블록별로 각 처리를 받은 실험단위가 적어도 하나 이상이어야 합니다. 이 방법의 목적은 오차항의 분산을 줄이...2025.05.10
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웹2.0과 웹3.0의 특징 비교2025.01.201. 웹 2.0의 특징과 기반 기술 웹 2.0은 사용자 참여와 콘텐츠 생성, 데이터의 개방성과 상호작용, RIA와 Mashup의 도입 등의 특징을 가지고 있다. 사용자들이 직접 콘텐츠를 생성하고 공유하면서 웹이 정보 소비뿐만 아니라 생산과 공유의 장으로 변화하였다. 또한 Ajax, RIA, Mashup 등의 기술을 통해 웹 애플리케이션의 사용자 경험이 향상되었다. 2. 웹 3.0의 특징과 기반 기술 웹 3.0은 시멘틱 웹과 온톨로지, 개인화와 맞춤형 서비스, 클라우드 컴퓨팅과 분산화 등의 특징을 가지고 있다. 시멘틱 웹 기술을 통해...2025.01.20
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연속확률분포에 대한 요약 정리2025.05.161. 연속확률분포 연속확률분포는 확률변수 X가 특정 구간 내에서 값을 가질 때 그 구간에서의 확률을 모두 합한 값이 1인 분포를 말한다. 대표적인 연속확률분포로는 정규분포, 표준정규분포, 포아송분포, 지수분포 등이 있다. 특히 정규분포는 통계학에서 가장 많이 사용되는 연속확률분포로, 평균값으로부터 좌우 대칭이며 중심극한정리에 의해 모든 모수들이 0 또는 양수일 때 그 모양이 결정된다. 2. 분산과 표준편차 분산은 확률변수 X의 평균으로부터 떨어진 거리로서 편차라고도 한다. 표준편차는 분산의 제곱근으로서 표본평균들의 분포상태를 파악하...2025.05.16
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[경영통계학] 기술통계와 추론통계에 대한 각각의 개념과 예시를 설명하시오.2025.01.241. 기술통계 기술통계(descriptive statistics)는 수집된 데이터를 체계적으로 정리하고 요약하여 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 통계적 기법입니다. 복잡한 데이터를 간단한 형태로 요약하는 데 중점을 두며, 이를 통해 데이터의 전체적인 경향성, 중심값, 분포 등을 한눈에 파악할 수 있습니다. 기술통계의 주된 목적은 데이터를 명확하게 설명하고 시각적으로 표현하는 것입니다. 기술통계는 주로 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차 등의 지표를 사용하여 데이터를 수치적으로 요약하며, 도수분포표나 히스토그램 등의 그래프를 활...2025.01.24
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보건통계학2025.01.141. 도수분포표 도수분포표(frequency distribution table)는 측정한 변수를 항목별로 횟수를 세거나 비슷한 값으로 묶어 계급을 만든 후 속하는 자료의 개수를 알 수 있도록 분류, 집계한 표입니다. 명목, 서열, 등간, 비율 수준의 자료에서 사용할 수 있습니다. 도수분포표의 작성방법은 (1) 측정값의 개수 파악, (2) 계급의 수 결정, (3) 계급 간격 계산, (4) 계급의 하한값과 상한값 정하기, (5) 빈도계산, (6) 도수분포표의 작성(제목, 측정단위, 합계 등)입니다. 2. 그래프 보건통계학에서 사용되는 ...2025.01.14
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징들에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오2025.01.181. 중심경향치 평균, 중앙값, 최빈값 등 데이터의 중심경향을 나타내는 대표값들에 대해 설명하고, 각각의 특징과 사례를 제시하였다. 2. 분포의 측정 범위, 분산, 표준편차, 사분위수 등 데이터의 분포를 나타내는 대표값들에 대해 설명하고, 각각의 특징과 사례를 제시하였다. 3. 비대칭성과 첨도 왜도와 첨도를 통해 데이터 분포의 비대칭성과 뾰족함을 설명하고, 이를 활용한 사례를 제시하였다. 1. 중심경향치 중심경향치는 데이터 집합의 중심을 나타내는 대표적인 통계량입니다. 평균, 중앙값, 최빈값 등이 대표적인 중심경향치 측정 방법입니다...2025.01.18
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광운대 영어와 통계 정리 추정2025.05.091. 추정 기술통계 표본으로부터 통계량(평균, 분산, 표준편차)를 구하고 통계량 차이를 파악하는 것을 의미합니다. 2. 추론통계 표본을 통해 모집단의 성격을 파악하고, 모수를 특정 수치(점 추정) 또는 수치의 범위(구간 추정_신뢰구간이용)로 추정하는 것을 의미합니다. 3. 추정치 모수를 추정하기 위해 표본 관찰값에서 도출한 통계량(평균, 분산, 표준편차 등)을 의미합니다. 4. 추정량 표본을 모두 설명할 수 있는 방식(공식, 함수식)으로 표현된 추정값을 의미합니다. 5. 점 추정 모수를 특정 수치로 추정하는 방법이지만, 오차를 동반...2025.05.09
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