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확률이론에 대하여 요약하여 정리하시오2025.05.011. 확률의 공준과 확률분포 확률의 공준은 모든 확률 이론의 기본적인 전제가 된다. 공준 1은 표본공간에 속하는 모든 원소의 확률값이 0과 1 사이라는 것이며, 공준 2는 표본공간 내 어떤 사상 E가 발생할 확률은 사상 E가 속하는 원소들의 확률을 모두 더한 것과 같다는 것이다. 공준 3은 표본공간이 발생할 확률은 1이며 어떤 사상도 발생하지 않을 확률은 0이라는 것이다. 2. 확률법칙 확률에는 덧셈 법칙, 여 확률의 법칙, 곱셈 법칙이 성립한다. 덧셈 법칙은 표본공간 내 여러 사상 중 적어도 하나 이상의 사상이 발생할 확률은 두 ...2025.05.01
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표본추출방법의 확률 표본추출과 비확률 표본추출의 차이점2025.04.281. 표본추출방법 표본추출방법은 연구대상 모집단들 중에서 자료를 수집할 대상 일부를 모집단으로서 잘 대표함에 있는 표본으로 선택하는 작업입니다. 표본은 모집단을 가장 잘 대표할 수 있는 집단이며, 연구자는 표본에서 얻은 자료를 통해 다양한 통계 결과를 만들어내고 모집단의 특성을 추정할 수 있습니다. 2. 확률 표본추출 확률표집은 모집단에서 표본을 선정할 때 각 요소가 뽑힐 확률을 미리 지정하고 표본을 구하는 방법입니다. 이 방법은 좀 더 복잡하고 시간과 비용이 많이 들지만, 각 요소가 선택될 확률을 계산할 수 있어 표집오차의 추정이...2025.04.28
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술취해 대도시 여기저기 걷기 (Metropolis Hastings)2025.05.091. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률론적인 방법으로 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 마치 술에 취해 대도시를 걷는 것과 유사하게 무작위로 이동하면서 원하는 답을 찾아갑니다. 이 알고리즘은 통계 추정, 최적화, 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽스, 베이지안 통계 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘의 원리 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률을 기반으로 동작합니다. 알고리즘은 현재 위치에서 다음 위치로 이동할 때 확률을 사용하여 이동합니다...2025.05.09
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다양하게 활용 되는 생활통계2025.04.271. 국가통계의 활용 개인은 개인생활의 합리성 추구의 판단자료로 이용하며, 기업은 시장분석과 기업전략 수립의 기본 자료로 활용하고, 정부는 국가현황 파악, 정책기획수립의 기초자료로 활용한다. 2. 통계학의 역할 및 활용 통계학은 정보의 홍수 속에서 필요한 정보를 얻는 데 도움을 주며, 여론조사, 사회조사, 국가통계작성, 통계적 품질관리, 신약개발, 경기예측, 시장분석 등에서 활용된다. 3. 출생성비와 조출생률 출생성비는 여자아이대비 남자아이의 출생비율이며, 조출생률은 1970년 31.2명에서 2000년 13.4명으로 꾸준히 감소하고...2025.04.27
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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(단순확률, 결합확률, 조건부확률의 개념을 이용한 문제풀이)2025.05.071. 단순확률 학생들의 IQ와 대학입시 합격률 간의 관계를 알아보기 위해 3년간 총 200명의 학생을 대상으로 한 연구조사 결과, 합격확률(A)은 52%로 나타났습니다. 임의의 한 학생을 선정했을 때 그 학생이 대학에 합격할 확률은 52%입니다. 2. 결합확률 임의의 한 학생을 선정했을 때 그 학생이 대학에 합격했을 뿐만 아니라 IQ도 125를 넘을 확률은 23%입니다. 또한 임의의 한 학생을 선정했을 때 그 학생이 대학에 합격했지만 IQ는 125를 넘지 않을 확률은 29%입니다. 3. 조건부확률 무작위로 한 학생을 뽑았더니, 그 ...2025.05.07
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이산확률분포의 특징 비교2025.01.031. 이산확률분포 이산확률분포는 확률변수가 가질 수 있는 값이 특정 제한된 개수로 구성되는 확률분포입니다. 이산확률분포에는 이항분포, 포아송분포, 초기하분포 등이 있습니다. 이항분포는 성공의 확률이 p인 베르누이 시행을 독립적으로 n회 반복할 때 성공의 횟수를 확률변수로 하는 분포입니다. 초기하분포는 연속적으로 어떤 시행이 일어나지만 서로 독립이 아닌 경우에 나타나는 분포로, 유한한 모집단에서 비복원추출할 때 얻게 되는 분포입니다. 포아송분포는 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생한 것인지를 표현하는 이산확률분포입니다. 1. 이...2025.01.03
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이산확률분포와 연속확률분포의 차이점2025.01.281. 이산확률분포 이산확률분포는 확률변수가 이산적인 값만을 가지는 확률분포를 말한다. 즉, 확률변수가 특정한 값만을 가지며 그 외의 값은 가질 수 없는 분포이다. 예를 들어 동전 던지기, 주사위 던지기 등이 이산확률분포의 대표적인 사례이다. 2. 연속확률분포 연속확률분포는 확률변수가 연속적인 값을 가지는 확률분포를 말한다. 즉, 확률변수가 어떤 구간 내의 모든 값을 가질 수 있는 분포이다. 예를 들어 사람의 키, 몸무게, 수명 등이 연속확률분포의 대표적인 사례이다. 3. 이산확률분포와 연속확률분포의 차이점 이산확률분포와 연속확률분포...2025.01.28
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확률표집과 비확률표집의 비교2025.01.021. 확률표집 확률표집은 모집단의 각 개별 요소가 표본에 포함될 확률이 동일한 방법으로 선택되며, 단순무선표집, 체계적 표집, 유층표집, 군집표집 등의 방법이 포함됩니다. 확률표집은 모집단의 특성을 잘 반영하고 통계적 추론을 통해 일반화할 수 있는 장점이 있습니다. 2. 비확률표집 비확률표집은 표본으로 뽑힐 확률을 모르거나 확률이 0인 경우를 고려하지 않고 표본을 추출하며, 임의표집, 할당표집, 유의표집, 눈덩이표집 등의 방법이 존재합니다. 비확률표집은 비용과 시간을 절약하고 표본을 빠르게 얻을 수 있지만, 대표성과 일반화의 문제가...2025.01.02
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이산확률분포에 대하여 요약 정리하시오2025.01.201. 이산확률분포의 개념 이산확률분포(Discrete probability distribution)란 확률변수의 두 가지 종류 중 하나인 이산확률변수의 확률이 어떻게 분포(Distribution)되어 있는지를 나타내는 것이다. 이산확률분포는 주로 그래프의 형태로 나타내는데, 이외에도 표의 형태 또는 방정식의 형태 등으로도 나타날 수 있다. 이때 이산확률변수란 그 확률변수가 유한하거나, 또는 무한수열의 값을 가지는 바 각각의 값을 셀 수 있다. 2. 이산확률분포와 연속확률분포 이산확률분포와 대조적인 개념은 연속확률분포(Continuo...2025.01.20
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