한국대학에서 학생들의 취업관련 지원하기 위한 일환으로 학생들의 주당 학업시간을 조사한

소개

경영통계학
주제: 한국대학에서 학생들의 취업관련 지원하기 위한 일환으로 학생들의 주당 학업시간을 조사한 결과 다음과 같았다.(이때 학생들이 취업을 위하며 투자한 시간은 정규분포를 이루고 단위는 분이다.)

목차

I. 서론

II. 본론
1. 이번 과제에서 살펴볼 내용과 관련된 기본적인 이론
2. 평균시간에 대한 표본평균, 표준분산, 표준편차
3. 전 학생이 투자하는 평균시간에 대한 신뢰구간
4. 학생들의 평균 학습시간은 한시간에 미달하는지 조사해보기

III. 결론

IV. 출처

본문내용

I. 서론
요즘 현대 사회를 보고 있노라면 바야흐로 데이터의 사회라는 생각을 하게 될 때가 많다. 방대한 양의 데이터를 확보하는 것은 물론 이러한 데이터를 적절한 통계도구로 가공을 하고 이를 통해서 전략적인 의사결정을 내리는 것은 매우 중요하다고 생각한다. 이를 위해서는 통계가 마냥 어려운 내용이라고 생각하는 것과 같은 선입견을 벗어 던지고, 통계와 관련된 기본적인 개념에 대해서 알아두는 것이 필요하다고 생각한다. 이와 관련하여 표본평균과 표준분산, 표준편차, 신뢰구간, 유의수준 등 통계에서 주요하게 활용되는 기본적인 개념에 대해서 먼저 살펴보고 가상의 사례를 바탕으로 문제를 풀어보았다.

II. 본론
1. 이번 과제에서 살펴볼 내용과 관련된 기본적인 이론
표본평균은 모집단에서 일부를 추출한 표본 집단의 평균값으로서, 모집단의 특성을 추정하기 위해 표본을 통해 계산한 값이며, 통계에서 모집단을 대신해 사용되는 경우가 많다. 표본평균은 표본집단에 속하는 모든 값들을 더한 값을 표본의 개수로 나눈 값이다. 표본평균을 구하는 공식은 다음과 같다.
여기에서 좌변은 표본평균이며, Xi는 각각의 표본 값, n은 표본의 크기이다. 표본평균은 모집단의 평균인 모평균을 추정하는 데에 활용이 되며 표본이 충분히 크다면 표본평균은 모평균에 가까워지는 경향이 있다. 두번째로 표준분산은 표본 내 값들이 평균을 기준으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 지표이다. 즉 표준분산을 통해서는 표본 값들이 평균과는 얼마나 차이가 나는지에 대해서 살펴볼 수 있다. 만일 표본분산이 크다면 값들이 평균에서 크게 벗어나있는 경우가 많으며 작다면 값들이 평균에 가까이 모여 있다는 뜻이다. 표준분산은 각 표본 값에서 표본평균을 뺀 차이의 제곱을 모두 더한 후, 이를 표본 크기에서 1을 뺀 값으로 나누어 계산한다.

참고자료

· 알기 쉬운 통계분석, 성태제, 학지사, 2019.08
· 수리통계학, 송성주, 전명식, 자유아카데미, 2020.02