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연속확률분포의 개념과 응용2025.11.121. 연속확률분포의 정의 및 특성 연속확률분포는 특정 범위 내에서 임의의 값을 가질 수 있는 무작위 변수의 모든 가능한 결과의 확률을 설명하는 통계 함수이다. 시간, 거리, 무게 등 일정한 간격 내에서 어떤 값을 가질 수 있는 연속적인 현상을 모델링하는 데 사용된다. 연속 확률 분포는 확률 밀도 함수(PDF)로 특징지어지며, 연속 변수에 대한 특정 값 또는 값 범위를 관찰할 확률을 나타낸다. 2. 주요 연속확률분포의 종류 연속 확률 분포의 주요 예로는 정규 분포, 지수 분포, 균일 분포, 대수정규 분포, 감마 분포 등이 있다. 정규...2025.11.12
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구체적인 세특 예시로 나만의 생기부를 작성하세요. 이렇게만 따라 하면 됩니다.2025.01.291. 기상 모델링과 통계적 분석 기법 수학이 날씨 예측에 활용되는 과정을 탐구하며, 기상 모델링과 통계적 분석 기법을 이해하는 시간을 가졌음. 기상 데이터의 수집과 분석 방법을 학습하고, 이를 통해 날씨 예측에 사용되는 다양한 수학적 모델을 탐구하였음. 기상 모델링에서 사용되는 주요 방정식과 통계적 방법을 이해하기 위해, 나비에-스토크스 방정식과 같은 유체 역학 방정식과 확률론적 기법을 학습함. 기상 관측 데이터를 기반으로 한 예측 모델을 직접 만들어보며, 과거 기상 데이터를 분석하여 예측 정확도를 높이는 방법을 연구하였음. 2. ...2025.01.29
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 42025.05.121. 데이터 모델링 데이터 모델링 관점에서, 예를 들면 우리가 다루는 데이터가 2.5%, 5%, 10%의 불량율을 데이터가 있는 것으로 보이지만, 실제로는 중앙 부분의 데이터 모수가 매우 많고 불량율이 거의 0%에 가까울 수 있으며, 불량율이 2.5%, 5%, 10%로 갈수록 데이터가 가진 의미가 크다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 데이터 모델링은 주로 데이터의 패턴과 특성을 파악하고, 품질 개선 등에 활용하는데 목적이 있습니다. 그러나 불량이 없는 영역에서는 이미 안정적인 품질이 유지되고 있으므로, 해당 영역의 데이터를 더욱 상...2025.05.12
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R을 이용한 베이지안 통계학 입문2025.11.171. 베이지안 통계학 베이지안 통계학은 사전확률(prior probability)과 관측된 데이터를 결합하여 사후확률(posterior probability)을 계산하는 통계적 추론 방법입니다. 이는 전통적인 빈도주의 통계학과 달리 확률을 주관적 신념의 정도로 해석하며, 새로운 정보가 들어올 때마다 확률을 업데이트할 수 있는 유연성을 제공합니다. 2. R 프로그래밍 R은 통계 분석과 데이터 시각화를 위한 오픈소스 프로그래밍 언어입니다. 베이지안 통계 분석을 위해 R에서는 다양한 패키지들(예: rstan, brms, bayesm 등)...2025.11.17
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데이터를 가지고 정규분포 근사하기2025.05.111. 정규분포 근사 데이터의 분포를 정규분포에 근사시키는 과정은 데이터 분석에서 중요한 부분을 차지합니다. 데이터의 정규성을 평가하는 첫 번째 단계로 시각적 확인이 필요하며, 히스토그램과 QQ 플롯을 통해 데이터와 정규분포의 일치 정도를 확인할 수 있습니다. 또한 샤피로-위크스 검정과 같은 수치적 정규성 검증 방법을 통해 데이터가 정규분포를 따르는지 통계적으로 평가할 수 있습니다. 정규성 검정은 통계적 분석의 기반이 되며, 적절한 모델링 선택과 데이터 변환 등의 조치를 취하는데 도움을 줍니다. 2. 정규분포 가정의 중요성 많은 통계...2025.05.11
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[경영통계학] 이산확률분포에 대하여 요약 정리하시오.2025.01.241. 이산확률분포의 개념 이산확률분포(discrete probability distribution)는 확률변수가 연속적이지 않고 개별적인 값을 취할 때 그 값들에 할당된 확률의 분포를 의미한다. 이산형 확률변수는 1, 2, 3과 같은 정수형 값이나 '성공'과 '실패'처럼 서로 명확하게 구분되는 결과로 나타난다. 이러한 확률변수에 대해 각 값이 발생할 확률을 정리한 것이 이산확률분포다. 2. 이산확률분포의 활용 이산확률분포는 품질 관리, 금융 및 경제 분야, 의료 및 공공 정책 분야 등에서 다양하게 활용된다. 제조업에서는 이항분포를 ...2025.01.24
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최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정2025.05.081. 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 최대 우도 추정은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 모델의 매개변수 값을 찾는 과정으로, 우도 함수를 최대화하는 매개변수 값을 추정합니다. 이 방법은 데이터가 주어진 상황에서 가장 가능성이 높은 모델의 매개변수를 선택함으로써 최적의 예측을 수행하는데 도움을 줍니다. 2. 확률 모델링 확률 모델링은 다양한 분야에서 데이터 분석과 예측에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 데이터로부터 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 ...2025.05.08
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이산확률분포의 종류와 특성 요약2025.11.161. 이산확률분포의 정의 이산확률분포는 확률 변수가 이산형 값을 가질 때 그 분포를 나타내는 확률 분포다. 이산형 값은 유한한 몇 가지 값 중 하나를 가지며, 각 값의 확률이 할당되어 있다. 이러한 이산확률분포는 특정 사건이 발생할 확률을 모델링하고 예측하는 데 사용되고 있으며, 확률론적인 모델링과 통계 분석에서 중요한 역할을 기여하고 있다. 2. 이항분포와 베르누이 분포 이항분포는 성공 또는 실패와 같이 두 가지 가능한 결과가 있는 시행을 반복하여 발생하는 확률분포로, 각 시행은 독립적이며 확률 p로 성공할 확률이 주어진다. 베르...2025.11.16
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 22025.05.121. 정규 분포 정규 분포는 많은 자연 현상과 데이터에서 나타나는 분포를 모델링하는데 자주 사용되는 확률 분포입니다. 이 연구에서는 정규 분포를 이용하여 압력 범위에 따른 불량률의 변화를 추정하고자 합니다. 정규 분포의 평균과 표준편차를 계산하여 불량률의 분포를 모델링하고, 이를 시각화하여 압력과 불량률 사이의 관계를 이해하고자 합니다. 2. 누적 분포 함수(CDF) CDF(누적 분포 함수)는 정규 분포를 이용하여 불량률과 압력 사이의 관계를 수학적으로 모델링하는데 사용됩니다. CDF를 통해 불량률의 분포를 누적하고, 추정된 CDF...2025.05.12
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이산 분포의 효과적 활용법2025.01.241. 이산 분포 이산 분포는 데이터의 특성과 패턴을 이해하고 분석하는 데 중요한 도구로 활용된다. 이산 분포는 명확한 값으로 구분되는 사건이나 개수를 모델링하는 데 사용되며, 특히 사건이 발생할 횟수나 특정 카테고리로 구분되는 데이터를 다룰 때 유용하다. 이산 분포의 장점으로는 명확한 사건 수 모델링, 확률 질량 함수 사용, 베르누이 분포와 이항 분포의 활용 등이 있다. 2. 이산 분포의 효과적 활용법 이산 분포는 품질 관리, 마케팅 분석, 사건 발생 횟수 예측, 카테고리 데이터 분석, 첫 번째 성공까지의 실패 횟수 분석 등 다양한...2025.01.24
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