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신용카드 이자율 인하에 따른 평균 사용액 통계 검정2025.11.161. 점추정(Point Estimation) 표본평균을 이용한 모집단 평균의 점추정. 신용카드 회사의 이자율 인하 후 25개 표본의 평균이용금액 615천원을 점추정값으로 사용. 경영자 주장인 650천원과 비교하여 주장의 타당성을 검토하는 기초 통계량으로 활용됨. 2. t-검정(t-test) 표본크기가 작고 모집단 표준편차를 모를 때 사용하는 가설검정 방법. t = (표본평균 - 주장평균) / (표본표준편차 / √표본크기) 공식으로 계산. 자유도 24에서 유의수준별 임계값과 비교하여 귀무가설 기각 여부 판단. 경영자의 650천원 주장...2025.11.16
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[간호통계학] [내가 이해한 가설검정이란?] 레포트2025.05.101. 가설검정 가설검정이란 가설을 검사해서 정하는 것을 의미한다. 먼저 모집단의 평균 등 모수를 추정하고, 이에 대한 주장을 가설로 정립한다. 이 가설이 맞는지를 판단하기 위해 표본 데이터를 이용해 통계량을 계산하고, 이 통계량의 확률을 근거로 가설을 채택 또는 기각한다. 귀무가설과 대립가설을 세우고, 검정 통계량, 기각역, 유의수준, p-값 등의 개념을 활용하여 가설 검정을 수행한다. 2. 직접 공부한 내용 이 레포트에서는 가설검정의 개념과 절차를 직접 공부하고 정리한 내용을 담고 있다. 가설검정의 의미, 귀무가설과 대립가설, 검...2025.05.10
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기술통계, 추론통계, 가설검정 개념 요약 정리2025.01.181. 기술통계 기술통계는 sample의 데이터를 요약하고 그래프로 보여주는 것이다. 이를 통해 관찰된 데이터의 특징을 알 수 있다. 데이터를 요약하고 시각화하여 raw data를 보는 것에 비해서 데이터의 특징을 한눈에 더 잘 알아볼 수 있게 해준다. 하지만 population에 대한 얘기를 할 수 없다는 한계를 지닌다. 2. 추론통계 추론통계는 sample의 데이터를 가지고 sample이 추출된 population의 특징을 추론하는 과정과 기법이다. sample의 특징을 population으로 일반화시키는 것이다. 때문에 추론에 ...2025.01.18
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시장조사론 - 표본의 크기와 정규분포, 가설검정, 통계검정 오류2025.04.281. 표본의 크기와 정규분포 표본의 크기(n)가 증가함에 따라 표본평균이나 비율의 분포가 정규분포에 근접해가는 현상을 중심극한정리라고 한다. 이는 어느 모집단에서 크기가 N개인 표본을 뽑고 평균을 구하는 행위를 반복하면 표본에 대한 평균값이 여러 개 나오게 되는데, 표본의 크기가 커질수록 분포 모양과 관계없이 정규분포에 가까워지는 현상이 나타나기 때문이다. 2. 가설검정 4단계 가설검정을 위한 4단계 과정은 다음과 같다. 1) 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)을 수립한다. 2) 검정을 위한 표본을 추출한다. 3) 확률 실험을 설계한...2025.04.28
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비교정치_통계분석[SPSS]카이제곱-람다검정(Chi Square-Lambda)2025.01.121. 연구가설 연구가설 : 출신 대학교(독립변인)에 따라 지원하는 기업(종속변인)이 다를 것이다. (독립변인과 종속변인의 개념은 모두 명목척도이다.) 2. 가설 검증(Chi-Square Test) 출신대학교와 지원하는 기업이라는 두 변인 간의 관계의 유의미성을 확인하기 위해 카이제곱 검정을 이용하도록 한다. 카이제곱 검정은 두 변인 간에 아무런 관계가 없을 것이라는 영가설을 기각함으로써 두 변인 사이의 관계가 유의미함을 밝히는 논리적 반증주의의 개념을 사용함에 따라, 우선 연구가설에 반대되는 영가설을 설정한다. 1. 연구가설 연구가...2025.01.12
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통계학개론: R을 이용한 표본분포, 구간추정, 가설검정 분석2025.11.171. 중심극한정리와 표본분포 TeachingDemos 패키지를 이용하여 표본 수가 2, 5, 10, 30으로 변화할 때 모집단의 분포(정규분포, 감마분포, 균등분포, 베타분포)와 무관하게 표본평균이 정규분포에 수렴하는 현상을 확인했다. 중심극한정리는 모집단 분포가 정규분포가 아니더라도 표본 크기가 충분히 커지면 표본평균이 근사적으로 정규분포를 따르게 되는 통계학의 핵심 원리이다. 2. 모평균의 구간추정 대졸자 초임 조사 사례에서 표본평균 75만원, 표본표준편차 5만원, 표본크기 100명을 기반으로 t분포와 정규분포를 이용한 95%,...2025.11.17
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기기분석학과제 - t-검정 (t-test), 분산분석 (ANOVA), 사후검증 방법, 비모수 통계분석 (nonparametric statistical analysis)2025.05.141. t-검정 (t-test) t-검정 (t-test)은 두 집단간의 차이가 통계적으로 있는지 없는지를 확인하는 방법이다. 크게 3가지로 분류되는데, 표본 한 개 t-검정 (one-sample t-test), 독립표본 t-검정 (independent sample t-test), 대응표본 (paired t-test)이 있다. 일반적으로 생물학에서는 서로 다른 두 집단의 평균을 비교하는 경우가 많다. 2. 분산분석 (ANOVA) 분산분석 (ANOVA)은 셋 이상의 집단의 평균에 차이가 있는지를 검정하는 방법이다. 요인의 수에 따라 일요...2025.05.14
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경영통계학 ) 중심극한정리를 이용한 추정과 검정에 대해 토론하시오.2025.01.191. 경영통계학 중심극한정리(Central Limit Theorem)란 추출한 표본의 크기가 충분히 크면 표본 평균의 분포가 정규 분포에 근사한다는 이론이다. 이 때, 표본의 크기란 표본을 추출한 횟수가 아니라 표본을 한 번 추출했을 때 추출된 표본의 수를 의미한다. 중심극한정리는 많은 상황에서 추정과 검정을 위해 이용되지만, 중심극한정리에 대한 정확한 이해 없이 이 방법을 남용하는 것은 오히려 잘못된 추정과 검정을 유발할 수도 있다. 모집단의 분포에 대한 충분한 이해없이 무조건 임의의 수의 표본을 추출하여 추론과 검정을 진행하는 ...2025.01.19
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경영통계학 ) 중심극한정리를 이용한 추정과 검정에 대해 토론하시오. 외 5과목2025.04.271. 경영통계학 중심극한정리는 어떤 측정치들이 근사적으로 정규분포하는가에 대한 설명을 할 수 있다. 예를 들어서 사람의 키가 어머니의 키, 아버지의 키, 환경, 식생활과 같은 다양한 원소로 구성될 수 있으며, 이들이 키의 측정치에 서로 더해지게 된다면 확률변수의 합이면서 중심극한정리가 유효하게 되면서 키의 분포가 근사적으로는 정규분포를 따를 수 있다. 이처럼 다양한 자연속의 값들은 정규분포를 이루게 된다. 중심극한정리에서 가장 중요한 점은 통계적인 추측으로 모수에 대한 추측을 위해서 쓰여질 수 있는 많은 추정량과 검정치가 표본측정치...2025.04.27
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30개 도시의 인구 및 고용인구 통계 분석2025.11.151. 도시 인구통계 분석 30개 도시 전체의 인구수 평균은 4069.60천명, 표준편차 3762.49, 분산 14169906.76으로 나타났습니다. 대다수 도시의 인구가 5000명 미만이지만 일부 도시는 매우 높은 인구를 보유하고 있습니다. 상업도시의 평균 인구는 5321.50천명, 공업도시는 5775.33천명으로 공업도시가 더 높은 인구를 나타냈습니다. 2. 고용인구 통계 비교 전체 도시의 고용인구 평균은 1725.40천명, 표준편차 1735.50, 분산 3010579.13입니다. 상업도시의 고용인구 평균은 2095.75천명, 공...2025.11.15
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