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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오.2025.01.171. 대표값의 종류 데이터를 요약하고 이해하는 데 있어서 중요한 역할을 하는 대표값에는 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)이 있다. 평균은 데이터 집합의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값으로, 연속형 데이터의 대표값으로 사용된다. 중앙값은 데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때 가운데 위치한 값으로, 이상치에 영향을 받지 않는다. 최빈값은 데이터 집합에서 가장 자주 나타나는 값으로, 주로 범주형 데이터의 대표값으로 사용된다. 2. 대표값의 사례 평균은 온라인 쇼핑몰의 매출액 데이터 분석에 활용될 수 있다. 중앙값은...2025.01.17
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경영통계학 ) (a) 영화 30개를 무작위로 골라 영화 제목과 상영시간(분)을 기록하시오. (b) 빈포분포표와 히스토그램을 작성하고, 히스토그램을 설명하시오2025.05.071. 영화 상영시간 분석 이 프레젠테이션에서는 무작위로 선택한 30개의 영화 제목과 상영시간(분)을 기록하고, 이를 바탕으로 빈도분포표와 히스토그램을 작성하였습니다. 히스토그램 분석 결과, 상영시간이 110분과 130분인 영화가 가장 많은 것으로 나타났으며, 대부분의 영화가 110분에서 150분 사이에 분포하고 있습니다. 또한 상영시간이 200분인 영화도 포함되어 있습니다. 이를 통해 영화 상영시간의 분포와 특성을 파악할 수 있습니다. 2. 중심 척도 비교 이 프레젠테이션에서는 영화 상영시간의 평균, 중앙값, 최빈값을 계산하고, 이...2025.05.07
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오2025.05.081. 평균(Average) 평균은 데이터의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값으로, 데이터 전체를 대표하는 가장 기본적인 값 중 하나이며 데이터의 중심을 대표한다. 하지만 이상치(outlier)가 있는 경우 데이터의 특성을 왜곡할 수 있다. 2. 중앙값(Median) 중앙값은 데이터를 크기순으로 정렬했을 때 가장 중앙에 위치하는 값으로, 데이터의 분포와 상관없이 항상 존재하며 이상치에 대한 영향을 받지 않는다. 3. 최빈값(Mode) 최빈값은 데이터에서 가장 자주 나타나는 값을 의미하며, 연속형 데이터에서는 사용하지 않고 이산형 데이터...2025.05.08
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5학년 2학기 수학 부진아 지도계획2025.05.011. 수의 범위와 어림하기 수의 범위와 어림하기에 대한 내용을 다룹니다. 학생들이 수의 범위를 이해하고 어림하는 능력을 기를 수 있도록 지도합니다. 2. 분수의 곱셈 분수의 곱셈에 대한 내용을 다룹니다. 학생들이 분수의 곱셈 개념을 이해하고 문제를 해결할 수 있도록 지도합니다. 3. 합동과 대칭 합동과 대칭에 대한 내용을 다룹니다. 학생들이 도형의 합동과 대칭 개념을 이해하고 활용할 수 있도록 지도합니다. 4. 소수의 곱셈 소수의 곱셈에 대한 내용을 다룹니다. 학생들이 소수의 곱셈 개념을 이해하고 문제를 해결할 수 있도록 지도합니다...2025.05.01
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경영통계학 ) (a) 영화 30개를 무작위로 골라 영화 제목과 상영시간(분)을 기록하시오. (b) 빈포분포표와 히스토그램을 작성하고, 히스토그램을 설명하시오. (c) 평균, 중앙값, 최빈값을 계산하고, 이 중 가장 좋은 중2025.05.071. 경영통계학 경영은 일반적인 사람의 기준에서 봤을 때 기업을 대상으로 하므로 계량화하거나 지표로 나타내는 것에는 한계가 있다. 경영 성과에 대해서는 수익률이나 상장기업은 주가로 그 수치를 나타낼 수 있지만 마케팅적 측면에서 소비자의 선호나 인적 자원 관리 측면에서 직원의 성과 정도를 수치화하는 것은 쉽지 않다. 그리고 기업 내부에서 조사하는 것이기 때문에 객관적인 답이 도출되지 않을 수도 있다. 이러한 이유로 통계학이 경영에서 관심 받고 있는 이유이다. 통계학은 경영의 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 먼저 생산하는 기업이라면 ...2025.05.07
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[수업지도안] 고등학교 수학 교과 <여러 가지 평균> 수업 지도안 예시입니다.2025.01.141. 여러 가지 평균 이 수업에서는 산술평균, 기하평균, 조화평균의 의미를 알고 이들 사이의 관계를 이해하는 것을 목표로 합니다. 학생들은 다양한 상황에서 적절한 평균을 구할 수 있게 됩니다. 1. 여러 가지 평균 평균은 데이터 분석에서 매우 중요한 개념입니다. 평균은 데이터의 중심 경향을 나타내는 대표적인 통계량으로, 데이터의 특성을 파악하고 비교하는 데 활용됩니다. 산술평균, 가중평균, 조화평균, 기하평균 등 다양한 종류의 평균이 있는데, 각각의 특성에 따라 적절한 평균을 선택하여 사용해야 합니다. 예를 들어 소득 데이터 분석 ...2025.01.14
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A백화점 고객 대기시간 분석2025.04.301. 평균과 표준편차 계산 주어진 데이터를 바탕으로 평균과 표준편차를 계산하였다. 평균은 2.866분, 표준편차는 0.670분으로 나타났다. 2. 대기시간 모집단 평균의 점추정 표본평균을 활용하여 대기시간 모집단 평균의 점추정치를 계산하였다. 절삭평균 개념을 적용하여 2.853분으로 추정하였다. 3. 모집단 평균에 대한 95% 신뢰구간 측정 모집단 평균에 대한 95% 신뢰구간을 측정하였다. 신뢰수준 95%에 해당하는 신뢰구간의 하한은 2.619분, 상한은 3.086분으로 나타났다. 1. 평균과 표준편차 계산 평균과 표준편차는 데이터...2025.04.30
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기대치와 분산의 개념을 설명한 후, 사례를 제시하여 평균(기대치)와 분산을 도출하고, 이항분포의 평균2025.05.121. 평균의 의미 통계(Statistics)란 사회 현상이나 자연 현상을 관찰한 결과를 계량화하고 그 데이터를 모아 분석하며 유의미한 결론을 도출하는 행위를 의미하는 바 오늘날 거의 모든 학문에서 통계가 사용되고 있다고 보아도 과언이 아니다. 통계학에서 일상적으로 사용되는 개념 중 하나가 바로 평균과 분산인데, 먼저 평균(mean)이란 모집단의 특성을 파악하는 개념 중 하나인 대표값 –즉 자료들의 중심에 존재하는 값의 일종이다. 2. 분산의 의미 한편 분산(variation)이란, 대표값과 함께 모집단의 특성을 파악하는 개념 중 하...2025.05.12
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30개 도시의 인구수와 고용인구 통계 분석2025.01.231. 전체 도시의 인구수와 고용인구 통계 30개 전체 도시의 인구수와 고용인구에 대한 평균, 표준편차, 분산을 계산한 결과, 전체 도시의 평균 인구수는 22.23만 명, 평균 고용인구는 13.5만 명으로 나타났다. 인구수의 표준편차는 10.11, 분산은 102.2이며, 고용인구의 표준편차는 4.79, 분산은 22.94로 나타나 도시 간 편차가 큰 것으로 분석되었다. 2. 공업도시와 상업도시의 비교 분석 공업도시와 상업도시의 인구수와 고용인구에 대한 통계 분석 결과, 상업도시가 공업도시에 비해 평균 인구수(23.9만 명 vs. 20....2025.01.23
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모집단과 표본의 관계 설명2025.01.101. 모집단과 표본의 관계 모집단은 특정한 정보를 얻고자 하는 전체 대상 혹은 집합을 의미하며, 표본은 연구자가 측정하거나 관찰한 결과들의 집합입니다. 모집단 전체를 대상으로 전수조사를 하는 것은 비효율적이므로, 연구자들은 표본을 측정하거나 관찰하여 모집단을 추정하게 됩니다. 모집단의 특성으로는 모평균, 모분산, 모표준편차 등이 있고, 표본집단의 특성으로는 표본평균, 표본분산, 표본표준편차 등이 있습니다. 2. 도수분포표와 히스토그램 도수분포표는 자료의 분포를 몇 개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 포함되는 자료의 개수를 정리한 표...2025.01.10
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