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2023년 2학기 바이오통계학 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점

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최초등록일 2024.04.14 최종저작일 2023.10
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2023년 2학기 바이오통계학 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점
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    • 📊 바이오통계학의 실제 데이터 분석 과정을 상세히 보여줌
    • 🧮 R 프로그래밍을 활용한 통계 분석 방법 학습 가능
    • 🔬 가설 검정과 신뢰구간 계산의 실무적 접근 제공

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    과제정보

    학과 통계·데이터과학과 학년 3학년
    과목명 바이오통계학 자료 4건
    공통 1. 만 20세 성인 여성의 평균 신장을 추정하기 위하여 100명의 만 20세 성인 여성을 모집하여 신장을 측정하고 평균을 계산하였다. 다음의 개념이 각각 모집단, 표본, 모수, 통계량 중 무엇에 해당하는지 쓰시오.
    (1) 만 20세 성인 여성 전체 (2점)
    (2) 모집된 100명의 여성의 평균 신장 (2점)

    2. 다음의 R 명령문을 실행하여 성인 30명의 성별(sex), 혈액형(blood.type)과 신장(height) 데이터를 객체 dd에 저장하시오. 저장된 데이터를 이용하여 다음의 질문에 답하시오.

    (1) 혈액형의 분포를 나타내는 막대그래프를 그리시오. R 명령문과 그래프를 제출하시오. (4점)
    (2) 30명 전체의 평균 신장을 구하시오. 풀이과정이나 R 명령문을 같이 제출하시오. (4점)
    (3) 30명 전체의 신장의 중앙값을 구하시오. 풀이과정이나 R 명령문을 같이 제출하시오. (4점)
    (4) 이 30명이 대표하는 모집단의 평균 신장에 대한 95% 신뢰구간을 구하시오. 풀이과정이나 R 명령문을 같이 제출하시오. (4점)

    3. 2번 문항에서 저장한 데이터를 이용하여, 그 데이터가 대표하는 남성 모집단의 평균 신장과 여성 모집단의 평균 신장을 비교하는 가설검정을 수행하기 위해 아래의 질문에 답하시오.
    (1) 귀무가설과 대립가설은 각각 무엇인가? (단, 어느 쪽이 더 크다고 방향을 정해놓지 않고, 두 그룹의 평균 신장이 같은지 다른지 알아보는 양측 검정을 할 것.) (4점)
    (2) R을 이용하여 이표본 이분산 t-검정을 수행하시오. R 명령문과 출력결과를 제출하시오.(4점)
    (3) (2)에서 수행한 가설검정 결과를 해석하시오. (2점)

    소개

    "2023년 2학기 바이오통계학 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점"에 대한 내용입니다.

    목차

    1. 만 20세 성인 여성의 평균 신장을 추정하기 위하여 100명의 만 20세 성인 여성을 모집하여 신장을 측정하고 평균을 계산하였다. 다음의 개념이 각각 모집단, 표본, 모수, 통계량 중 무엇에 해당하는지 쓰시오.
    2. 다음의 R 명령문을 실행하여 성인 30명의 성별(sex), 혈액형(blood.type)과 신장(height) 데이터를 객체 dd에 저장하시오. 저장된 데이터를 이용하여 다음의 질문에 답하시오.

    본문내용

    1. 만 20세 성인 여성의 평균 신장을 추정하기 위하여 100명의 만 20세 성인 여성을 모집하여 신장을 측정하고 평균을 계산하였다. 다음의 개념이 각각 모집단, 표본, 모수, 통계량 중 무엇에 해당하는지 쓰시오.
    (1) 만 20세 성인 여성 전체 (2점)
     모집단
    (2) 모집된 100명의 여성의 평균 신장 (2점)
     통계량

    2. 다음의 R 명령문을 실행하여 성인 30명의 성별(sex), 혈액형(blood.type)과 신장(height) 데이터를 객체 dd에 저장하시오. 저장된 데이터를 이용하여 다음의 질문에 답하시오.
    sex<-as.factor(c(rep("F", 15), rep("M", 15)))
    blood.type<-as.factor(c(rep("A", 5), rep("B", 4), rep("AB", 2), rep("O", 4),
    rep("A", 6), rep("B", 4), rep("AB", 2), rep("O", 3)))

    참고자료

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 모집단, 표본, 모수, 통계량
      모집단, 표본, 모수, 통계량은 통계학의 기본 개념입니다. 모집단은 연구 대상이 되는 전체 집단을 의미하며, 표본은 모집단에서 추출된 일부 집단을 말합니다. 모수는 모집단의 특성을 나타내는 값이고, 통계량은 표본에서 계산된 값입니다. 이러한 개념들은 통계 분석의 기초가 되며, 연구 설계, 데이터 수집, 분석 등 전 과정에서 중요하게 다루어집니다. 특히 표본이 모집단을 잘 대표할 수 있도록 하는 것이 중요하며, 이를 위해 적절한 표본 추출 방법을 선택하는 것이 필요합니다. 또한 모수와 통계량의 관계를 이해하고, 통계적 추론을 통해 모집단의 특성을 추정하는 것이 중요합니다.
    • 2. R 데이터 분석
      R은 통계 분석, 데이터 시각화, 기계 학습 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 강력한 프로그래밍 언어입니다. R을 활용하면 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 통계 모델링, 시각화 등 데이터 분석의 전 과정을 효과적으로 수행할 수 있습니다. R은 오픈 소스 언어로 다양한 패키지와 라이브러리를 제공하여 사용자의 필요에 맞는 분석 도구를 쉽게 활용할 수 있습니다. 또한 R은 데이터 과학 분야에서 널리 사용되는 언어로, 데이터 분석 역량을 기르는 데 매우 유용합니다. 다만 R은 초기 학습 곡선이 다소 높은 편이므로, 체계적인 학습과 실습이 필요합니다.
    • 3. 가설검정
      가설검정은 통계적 추론의 핵심 과정으로, 연구 가설의 타당성을 검증하는 방법입니다. 가설검정을 통해 연구자는 관찰된 데이터가 특정 가설을 지지하는지 여부를 판단할 수 있습니다. 가설검정 과정에서는 귀무가설과 대립가설을 설정하고, 표본 데이터를 바탕으로 통계량을 계산하여 유의수준을 기준으로 가설을 채택 또는 기각합니다. 이때 제1종 오류와 제2종 오류를 고려해야 하며, 검정력 분석을 통해 적절한 표본 크기를 결정하는 것이 중요합니다. 가설검정은 실험 연구, 관찰 연구, 조사 연구 등 다양한 분야에서 활용되며, 연구 결과의 신뢰성과 타당성을 확보하는 데 필수적인 과정입니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 과제는 바이오통계학 수업의 중간 과제로, 통계학의 기본 개념과 R 프로그래밍을 활용한 데이터 분석 및 해석 능력을 종합적으로 평가하고 있습니다.
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