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광운대 영어와 통계 정리 추정2025.05.091. 추정 기술통계 표본으로부터 통계량(평균, 분산, 표준편차)를 구하고 통계량 차이를 파악하는 것을 의미합니다. 2. 추론통계 표본을 통해 모집단의 성격을 파악하고, 모수를 특정 수치(점 추정) 또는 수치의 범위(구간 추정_신뢰구간이용)로 추정하는 것을 의미합니다. 3. 추정치 모수를 추정하기 위해 표본 관찰값에서 도출한 통계량(평균, 분산, 표준편차 등)을 의미합니다. 4. 추정량 표본을 모두 설명할 수 있는 방식(공식, 함수식)으로 표현된 추정값을 의미합니다. 5. 점 추정 모수를 특정 수치로 추정하는 방법이지만, 오차를 동반...2025.05.09
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확률과 통계 관련 탐구 주제-통계(통계적 추정)2025.01.151. 통계적 추정 황제펭귄은 지구상에 존재하는 모든 펭귄 중에서 가장 큰 종이다. 남극에서 서식하는 황제펭귄은 몇 마리나 될까? 또 북극에 서식하는 북극곰은 몇 마리나 될까? 이와 같이 전혀 알 수 없을 것 같은 동물이나 어류의 개체 수도 통계적 방법을 사용하면 추정할 수 있다. 관련 연구에 대한 내용을 알아보고 탐구해 보자. 2. 정규분포 정규분포를 처음 발견한 사람은 프랑스의 수학자 드므아브르이다. 그가 쓴 노트에는 이항분포의 확률을 n에서 충분히 클 때 정규분포에 근사시켜 구하는 방법이 제시되어 있다.(드무아브르-라플라스 정리...2025.01.15
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경영통계학 표본평균 모평균 추정 퀴즈2025.01.171. 모평균 추정 모평균에 대한 신뢰구간 추정량의 넓이가 작아지는 조건, 불편추정량의 정의, 신뢰구간의 해석, 모평균 추정을 위한 표본 크기 계산, 일치추정량의 정의, 모평균에 대한 신뢰구간 해석, 점추정량의 정의, 표본평균의 성질, 신뢰수준 변화에 따른 신뢰구간 변화, 불편추정량 간 비교 등 경영통계학의 주요 개념들이 다루어지고 있습니다. 1. 모평균 추정 모평균 추정은 모집단의 평균을 추정하는 통계적 방법입니다. 이는 표본 평균을 이용하여 모평균을 추정하는 것으로, 표본 크기와 표준편차에 따라 모평균의 신뢰구간을 계산할 수 있습...2025.01.17
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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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기초부터 고급통계 이론정리2025.05.101. 추론통계 추론통계는 모집단의 확실하지 않은 어떤 특성을 표본을 통하여 추론하는 과정입니다. 한정된 수의 표본에서 얻은 정보를 근거로 모집단에 대해 결과를 일반화하거나 결론을 내립니다. 추론통계는 통계적 추정과 가설검정이라는 두 가지 방법으로 이루어집니다. 통계적 추정은 표본의 특성을 분석하여 모집단의 특성을 추정하는 것이며, 가설검정은 모집단의 특정 현상에 대한 예상 혹은 주장이 옳은지 그른지를 표본 자료를 이용하여 판단하는 과정입니다. 2. 통계적 추정 통계적 추정은 표본에서 구한 통계량으로 모집단의 모수를 추정하는 것입니다...2025.05.10
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확률과 통계 보고서 (표본분산의 증명과 자유도의 직관적 이해)2025.01.151. 표본분산의 증명 표본분산을 구할 때 편차 제곱의 합을 'n-1'로 나누는 이유에 대해 설명합니다. 표본의 크기가 작은 경우 분산 값이 모분산과 일치하지 않는 bias가 발생하게 되어 이를 줄이기 위해 자유도 개념이 도입되었음을 설명합니다. 2. 자유도의 직관적 이해 4개의 숫자 [6, 5, 4, 5]에서 평균이 5로 구해진 후 마지막 한 개의 수는 자유롭게 관측될 수 없게 되어 자유도가 4가 아닌 3이 된다는 직관적 이해를 제시합니다. 이를 표본분산 공식에 적용하여 자유도가 n-1이 되는 이유를 설명합니다. 3. 불편추정량 표...2025.01.15
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점2025.05.141. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 측정과 실험 등에서 수집한 자료의 정리, 표현 및 요약과 해석 등을 통해 자료가 가지는 특성을 규명하는 통계적 방법입니다. 즉, 수로 측정된 부분과 현상 등을 요약 및 설명하는 역할을 하는 통계학의 분야입니다. 기술통계에서는 모집단과 샘플을 구분하지 않으며, 확보한 데이터 자체에 의미가 있습니다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 특정한 실험의 발견에 있어서 신뢰성과 일반성 등을 결정하는 절차에 해당합니다. 추론통계에서는 모집단과 ...2025.05.14
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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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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