소개글
"기초통계학 - R을 이용한 통계분석"에 대한 내용입니다.
목차
1. 경제통계의 이해
1.1. 한국은행 경제통계시스템 ECOS 자료 검색
1.2. 소비자물가지수와 물가상승률
1.2.1. 소비자물가지수를 물가상승률로 전환
1.2.2. 물가상승률의 시계열 그래프 작성
1.3. 실업률과 물가상승률의 기술통계량
1.4. 실업률과 물가상승률의 상관분석
1.5. 필립스 곡선의 유효성 분석
2. 연속확률분포
2.1. 확률밀도함수
2.2. 정규분포
2.3. 지수분포
3. 기계공학기초실험
3.1. 통계학의 기초
3.1.1. 모집단과 표본
3.1.2. 연속형 자료와 이산형 자료
3.1.3. 중심 위치의 측도
3.1.4. 산포의 측도
3.1.5. 도수분포표
3.1.6. 히스토그램
3.1.7. 확률분포와 정규분포
3.2. 데이터 분석 실험
3.3. 최소자승법을 이용한 근사 직선 구하기
4. 참고 문헌
본문내용
1. 경제통계의 이해
1.1. 한국은행 경제통계시스템 ECOS 자료 검색
한국은행 경제통계시스템 ECOS는 한국은행이 운영하는 경제통계 검색 포털이다. ECOS에서는 거시경제지표, 금융, 물가, 국제경제 등 다양한 분야의 경제통계 자료를 제공하고 있다. 이용자들은 ECOS를 통해 원하는 경제통계 자료를 쉽게 찾아볼 수 있다.
ECOS에 접속하여 자료를 검색하는 방법은 다음과 같다. 먼저 ECOS 웹사이트(https://ecos.bok.or.kr/flex/ClassSearch.jsp)에 접속한다. 다음으로 주제별, 지표별, 기관별 등 다양한 방식으로 원하는 통계를 검색할 수 있다. 예를 들어, 소비자물가지수나 실업률 자료를 검색할 경우 "7.4.1 소비자물가지수"와 "17 거시경제분석지표"를 각각 클릭하면 된다.
검색창에서 필요한 자료의 기간을 선택하고 다운로드 버튼을 누르면 엑셀 파일로 자료를 받을 수 있다. 이렇게 다운로드한 자료를 활용하여 다양한 분석을 수행할 수 있다. 이처럼 ECOS는 방대한 경제통계 자료를 제공하여 연구자, 기업, 정부 등 다양한 경제주체들의 의사결정을 지원하고 있다.
1.2. 소비자물가지수와 물가상승률
1.2.1. 소비자물가지수를 물가상승률로 전환
소비자물가지수를 물가상승률로 전환은 다음과 같이 이루어진다. 먼저 한국은행 경제통계시스템 ECOS에서 2010년부터 2021년까지의 월별 소비자물가지수 자료를 다운로드한다. 이 자료를 바탕으로 2011년부터 2021년까지의 물가상승률을 계산할 수 있다.
물가상승률은 엑셀에서 로그차분을 이용해 계산할 수 있다. 구체적으로는 다음과 같은 엑셀 함수를 사용한다. "=(ln(R2)-ln(F2))*100" 여기서 R2는 해당 년월의 소비자물가지수, F2는 전년 동월의 소비자물가지수를 나타낸다. 이 함수를 이용하여 2011년부터 2021년까지의 물가상승률 데이터를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 물가상승률 데이터의 시계열 그래프(꺾은선형)를 작성하면 된다.
즉, 소비자물가지수 자료를 바탕으로 로그차분을 통해 물가상승률 데이터를 생성하고, 이를 시계열 그래프로 나타내는 것이 소비자물가지수를 물가상승률로 전환하는 과정이라고 할 수 있다.
1.2.2. 물가상승률의 시계열 그래프 작성
자료 1. 소비자물가지수를 전년동월대비 물가상승률 자료(엑셀에서 로그차분 후 %단위로 전환. 엑셀함수는 "=(ln( )-ln( ))*100"임)로 전환하여 2011년부터 2021년까지 생성하시오. 단, 답안에는 이렇게 생성된 물가상승률 자료의 시계열 그래프(꺽은선형)만을 그리시오.
소비자물가지수 데이터를 활용하여 물가상승률을 계산하였다. 엑셀 함수 "=(ln( )-ln( ))*100"을 사용하여 2011년부터 2021년까지의 전년동월대비 물가상승률을 도출하고, 이를 시계열 그래프로 나타내었다.
물가상승률의 시계열 그래프를 살펴보면, 2011년부터 2021년까지의 추이를 한눈에 파악할 수 있다. 2011년 초반에는 3%대의 상승률을 보이다가 2013년부터 2016년까지 1% 내외의 낮은 상승률을 나타냈다. 이후 2017년부터 2%대의 상승률을 보이다가 2020년 초반에는 0%대까지 하락하였으나, 2021년에는 다시 상승세를 보이고 있다. 이처럼 물가상승률은 시기에 따라 변동성이 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있다.
1.3. 실업률과 물가상승률의 기술통계량
2011년~2021년 실업률과 물가상승률의 기초통계량 표를 각각 살펴보면 다음과 같다.
실업률의 기초통계량을 보면, 평균 3.53%, 중앙값 3.3%, 표준편차 0.31%로 나타났다. 물가상승률의 경우 평균 1.78%, 중앙값 1.72%, 표준편차 0.86%로 확인된다.
실업률은 비교적 안정적인 모습을 보이는 반면, 물가상승률은 변동성이 더 큰 것을 알 수 있다. 실업률은 중앙값과 평균이 유사한 수준을 보이며 표준편차도 크지 않아 자료들이 평균 근처에 밀집되어 있음을 나타낸다. 반면 물가상승률은 중앙값과 평균의 차이가 크고 표준편차도 상대적으로 큰데, 이는 자료들이 평균으로부터 더 벗어나 있음을 의미한다.
1.4. 실업률과 물가상승률의 상관분석
2011년~2021년 실업률과 물가상승률의 산포도 그래프(분산형)를 그리고 두 변수의 상관계수 표(엑셀 분석도구에서 상관분석 실행)를 제시하였다.
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참고 자료
박강우, 김경수(2016). 거시경제학. 방송통신대학교출판문화원.
한국은행경제통계시스템 https://ecos.bok.or.kr/flex/ClassSearch.jsp
최근 한국경제의 낮은 물가상승률과 그 원인. 2019년 12월. KIET 산업경제.
황우미, (2004). 특수한 연속확률변수들에 관하여, 수원대학교 교육대학원
http://www.riss.kr/search/detail/DetailView.do?p_mat_type=be54d9b8bc7cdb09&control_no=a7071810a2ba8dc4
허남구, (2019). 연속확률분포의 정의와 도입 방법에 대한 2009개정 교육과정과 2015개정 교육과정의 비교 분석 연구, 한국수학교육학회지, 58(4), pp.531~543.
https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=JAKO201906947479619&SITE=CLICK
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실험데이터 : 1908년~2011년 인천, 서울 평균기온 , 2006년 1분기~2018년 2분기
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