확률통계 내용정리

소개

확률통계 전반기 내용요약 정리내용입니다.

목차

제1장 통계학의 개요
1.1 통계학이란?
1.2.2 추측 통계학
1.3자료의 형태
1.3.1질적자료(정성적 자료)
1.3.2양적자료(정량적 자료)
제3장 자료의 기술
3.1 도표와 그래프를 이용한 자료의 요약
3.1.1도수분포표와 히스토그램
3.2피벗테이블의 작성
3.3.1대표값
3.3.2산포도
3.3.3 분위수
3.3.4왜도와 첨도
제 4장 확률과 분포함수
4.1확률과 확률법칙
4.2확률변수와 확률분포
4.2.1확률변수4.2.2확률분포
4.2.3 기대값과 분산
4.3이산형 확률분포
4.3.1이항분포
4.3.2 초기하 분포
4.3.3 포아송 분포
4.4연속형 확률분포
4.4.1정규분포
4.4.2표준정규 분포
4.5표본분포
4.5.1 표본평균의 분포
4.5.2 이항분포의 정규 근사
4.5.3 t-분포(Student`s t-Distribution)
4.5.4 카이제곱 분포
4.5.6 F-분포

본문내용

제출날짜 :
제1장 통계학의 개요
1.1 통계학이란?
지식 정보 사회에 있어 국가나 사회, 기업, 학교등의 조직들은 점점 방대해 지는데, 이들이 도대체 어떻게 돌아가는지를 파악하기위해서 각종 통계자료가 필요하다 즉 통계란 수치적 표현을 이용하면 복잡한 현상을 단순하고 명확하게 서술할수 있는데 이런 목적을 위해 수집되고 계산된 수량적 자료이며 데이터를 다루는 학문으로 데이터를 얻어내는 과정까지 포함한다.
<통계학이 적용되는 예>
①소아마비용 쇼크 백신 : 40만명의 어린이 들에게 실시
②챌린저호 폭발사고의 원인 : 우주선이 낮은온도에서 기능을 수행을 하는지 자료 분석이 없어서 일어난 결과
③종이 헬리콥터의 설계 :헬리콥터가 오래 날기 위해서 날개 길이와 몸체길이가 체공시간에 큰영향을 준다는 통계분석의 결과를 발견
④인간 게놈 프로젝트 : 대용량의 대이터 속에 숨겨진 패턴과 지식을 찾는데 데이터 마이닝 통계기술이 인간게놈의 비밀을 푸는데 결정적인 역할을 하였다.
1-2 통계학의 구분
1.2.1 기술 통계학
방대한 데이터는 요리되지 않은 날것인 자료이기 때문에 분량을 축소시키는 자료정리를 거쳐서 양적으로 단순화 시킨 후에야 이를 이해하게 되는 경우로 방대한 자료를 그래프나 표 또는 몇 개의 숫자로 요약하여 주언진 자료의 전반적인 내용을 쉽고 빠르게 파악할수 있는 기법을 다루는 통계학이다,
1.2.2 추측 통계학
관심 대상이 되는 전체 집단(모집단)으로부터 모집단의 일부(표본)을 뽑아서 관측된 내용(통계량)을 근거로 하여 모집단의 특성(모수)을 짐작(추측)하고 검정하는 방법을 다루는 통계학
1.3자료의 형태
1.3.1질적자료(정성적 자료)
성별, 혈액형, 순위등과 같이 어떤 속성을 나타낸 자료를 말하며 일반적으로 사칙연산을 적용할수 없다. 질적자료는 다시 명목형 자료와 순서형 자료로 구분되는데 명목형 자료는 성, 지역, 직업등과 같이 자료값의 크기나 순서에 대한 의미가 없고 단지 자료값 자체의 이름만 의미를 부여할수 있는 변수이며 그 예로 혈액형, 종교, 운동선수의 번호, 인종등이 있다.

참고자료

· 엑셀로 배우는 확률과 통계