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정보처리 ) 엑셀함수 중 텍스트, 찾기,참조 영역, 통계와 관련된 함수 3가지 이상 나열하고 사용법 설명2025.01.211. 텍스트 관련 함수 PHONETIC 함수는 기존 CONCATENATE 함수와 유사한 기능을 가진다. CONCATENATE 함수가 하나의 셀을 각각 선택해 그 셀들의 내용들을 합치는 작업이라면 PHONETIC 함수는 B2 셀에서 B12까지의 셀 전체 내용을 한꺼번에 작성한 작업이다. 최근 화제가 된 드라마 주인공, 임 솔과 류 선재의 주소 작성을 함수로 실행해 보았으며, 결과는 <표. 1 PHONETIC 함수>과 같다. 2. 찾기/참조 영역 함수 엑셀에서 VLOOKUP(Vertical Lookup) 함수는 특정한 값을 기준으로 한...2025.01.21
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모집단과 표본의 관계, 정규분포의 특징, 자료의 그래프 표현2025.01.251. 모집단과 표본의 관계 모집단은 통계의 대상이 되는 전체 데이터를 말하며, 표본은 모집단에서 추출된 일부의 집단을 의미합니다. 통계를 낼 때 모집단이 큰 경우 모든 모집단의 값을 조사할 수 없기 때문에 일부를 추출한 표본을 조사하여 전체 통계를 추정합니다. 보통 통계의 신뢰성을 높이기 위해 표본을 추출할 때 임의추출 방식을 이용합니다. 임의추출은 모집단에 속한 데이터가 모두 동일한 확률로 추출될 수 있도록 설계되어 무작위로 표본을 추출하는 방식입니다. 2. 정규분포의 특징 정규분포는 평균을 중심으로 좌우가 대칭되는 모양을 띄는 ...2025.01.25
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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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(스포츠경기분석의 이해와 적용) 본인이 관심 있는 종목을 선택하고 해당 종목에 맞는 경기분석 방법을 선정 후 선정 이유에2025.01.241. 골프 경기 분석 본인이 분석하고자 하는 대상은 골프이다. 골프는 미국의 PGA 투어와 LPGA 투어로 대변되는 구기 종목이며, 한국에서도 KPGA 투어와 KLPGA 투어가 열리면서 남성 및 여성 프로 선수들이 경쟁하고 있다. PGA 및 LPGA투어는 골프의 종주국인 유럽의 유러피언 투어를 뛰어넘는 세계 최고의 투어로 꼽히며, 유럽과 미국을 비롯해 여러 대륙에서 선수들이 모여 우위를 겨루고 있다. 최근 골프에 대한 인기가 한국에서도 대폭 상승하면서 PGA, LPGA 경기를 여러 케이블 채널에서 중계해 주는 경우가 늘어났으며, 또...2025.01.24
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 42025.05.121. 데이터 모델링 데이터 모델링 관점에서, 예를 들면 우리가 다루는 데이터가 2.5%, 5%, 10%의 불량율을 데이터가 있는 것으로 보이지만, 실제로는 중앙 부분의 데이터 모수가 매우 많고 불량율이 거의 0%에 가까울 수 있으며, 불량율이 2.5%, 5%, 10%로 갈수록 데이터가 가진 의미가 크다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 데이터 모델링은 주로 데이터의 패턴과 특성을 파악하고, 품질 개선 등에 활용하는데 목적이 있습니다. 그러나 불량이 없는 영역에서는 이미 안정적인 품질이 유지되고 있으므로, 해당 영역의 데이터를 더욱 상...2025.05.12
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2023년 2학기 바이오통계학 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 모집단, 표본, 모수, 통계량 만 20세 성인 여성 전체가 모집단이며, 모집된 100명의 여성의 평균 신장이 통계량에 해당합니다. 2. R 데이터 분석 R 명령문을 이용하여 성별, 혈액형, 신장 데이터를 객체 dd에 저장하고, 이를 활용하여 혈액형 분포, 평균 신장, 중앙값, 95% 신뢰구간 등을 계산하였습니다. 3. 가설검정 성인 남성 모집단의 평균 신장과 여성 모집단의 평균 신장이 같다는 귀무가설을 설정하고, 이표본 이분산 t-검정을 수행한 결과 두 모집단의 평균 신장이 통계적으로 다르다는 결론을 도출하였습니다. 1. 모집...2025.01.25
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통계학을 공부하며 나의 일상생활에 적용될 수 있었던 경우를 기술하세요2025.01.201. 통계학의 개념과 활용 통계학은 데이터를 활용하여 그 속에서 패턴을 발견하고 그를 통해서 적재적소에 활용하는 것이다. 통계학의 개념에 대해서 잘 알아두면 업무를 수행할 때 뿐 아니라 일상생활에서도 보다 효율적으로 선택을 내리는 등 여러가지 목적으로 활용할 수 있다. 통계는 먼저 어떠한 현상을 한눈에 알아보기 쉽도록 일정한 체계에 따라서 숫자로 나타낸 것이며, 사회나 자연 현상을 정리 및 분석하는 수단으로서 활용된다. 2. 일상생활에서의 통계학 활용 나의 인생에 통계학은 여러가지 부분에서 활용되었다. 기상청의 강수확률 통계를 활용...2025.01.20
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통계학과 머신러닝에서의 회귀 분석 목적 비교2025.04.271. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...2025.04.27
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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는지, 그렇게 생각하는 이유를 논거하시오.2025.01.271. 극단값이 데이터 분석에 미치는 영향 극단값은 데이터의 중심 경향 및 분포를 왜곡하는 주요 요소로 작용한다. 특히 평균, 표준편차 등 중심화된 통계치를 이용해 데이터 분석을 수행할 경우, 극단값이 포함됨으로써 분석 결과가 실제와 다르게 나타날 수 있다. 또한 극단값은 예측 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 2. 극단값을 제외해야 하는 상황 극단값을 제외하는 것이 바람직한 경우는 해당 극단값이 데이터의 오류이거나 분석의 목적에 부합하지 않는 경우이다. 또한 극단값이 데이터의 분포나 경향성을 과도하게 왜곡할 경우 이를 ...2025.01.27
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오2025.01.211. 데이터 대푯값 유형 데이터 대푯값에는 평균, 중앙값, 최빈값이 존재한다. 평균은 데이터의 평균값을 의미하며 산술평균과 가중평균이 있다. 중앙값은 데이터를 크기 순서로 늘어놨을 때 중앙에 놓이는 값으로 특별히 크거나 작은 변수값이 있을 경우 왜곡이 크지 않아 데이터의 대표값으로 주로 활용된다. 최빈값은 변수값 중 가장 빈도수가 큰 변수값으로 데이터를 몇 개 클래스로 분류했을 시 빈도수가 가장 많은 클래스로 일정 개수 이상의 데이터가 없다면 최빈값의 의미는 희박해진다. 2. 시사점 통계학의 사회적 기능은 자료를 수집해 수집된 자료...2025.01.21
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