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기초 확률과 통계2025.01.131. 확률 확률의 기본 개념과 용어를 설명하고 있습니다. 시행, 표본공간, 사건 등의 개념을 정의하고 있으며, 확률의 계산 방법과 확률의 기본 정리들을 다루고 있습니다. 또한 조건부 확률, 독립성 등의 개념도 설명하고 있습니다. 2. 통계 통계의 기본 개념과 용어를 설명하고 있습니다. 도수분포표, 히스토그램, 평균, 분산, 표준편차 등의 개념을 정의하고 있습니다. 또한 확률변수, 이산확률분포, 연속확률분포, 정규분포 등의 개념도 다루고 있습니다. 표본과 모집단의 관계, 표본분포 등도 설명하고 있습니다. 3. 이산확률분포 이산확률분포...2025.01.13
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2024년 1학기 방송통신대 기말과제물 - 행정계량분석2025.01.251. 확률변수의 개념 및 확률변수와 표본평균 간의 관계 확률변수(確率變數, random variable)란 확률실험에서 나타나는 기본결과에 특정한 수치를 부여한 것을 말한다. 확률변수는 이산형(discrete)과 연속형(continuous)으로 구분된다. 표본평균도 확률변수이며, 표본을 추출할 때마다 표본평균은 다른 값을 가질 것이다. 이는 표본평균이 추출한 확률변수값의 평균이기 때문이다. 2. 확률변수 Y의 표준편차와 새로운 확률변수 Z의 분산 확률변수 Y에 일정한 상수 k를 곱한 확률변수의 표준편차는 원래의 표준편차 σ에 상수 ...2025.01.25
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행정계량분석 과제물 - 15문제 풀이하기2025.01.251. 확률변수 확률변수란 특정 사건이 일어날 가능성의 척도로 정의되는 실수값을 갖는 변수이다. 확률변수와 표본평균의 관계는 표본평균이 확률변수의 특성을 반영하고 확률분포에 대한 정보를 제공한다는 것이다. 특히 중심극한정리에 따르면 표본평균은 충분히 큰 표본을 사용할 때 모집단의 확률분포에 가깝게 수렴하게 된다. 2. 확률변수 변환 확률변수 Y에 상수 5를 곱하여 새로운 확률변수 Z를 만들면, Z의 분산은 Y의 분산에 5의 제곱을 곱한 값이 된다. 즉, Var(Z) = 5^2 * Var(Y)가 성립한다. 3. 정규분포 확률 계산 정규...2025.01.25
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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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한국방송통신대학교 통계데이터과학과 엑셀데이터분석 2021년 기말과제(만점)2025.01.251. 확률 계산 문제 1에서는 이항분포와 포아송분포를 이용하여 다양한 확률 값을 계산하는 방법을 다루고 있습니다. 엑셀의 BINOMDIST, POISSON 함수를 활용하여 확률을 구하는 과정이 자세히 설명되어 있습니다. 2. 정규분포와 표본평균 문제 2에서는 정규분포를 따르는 모집단에서 표본을 추출하여 표본평균의 분포를 구하는 방법을 다루고 있습니다. 엑셀의 NORMDIST 함수를 이용하여 정규분포의 확률을 계산하고, 중심극한정리를 활용하여 표본평균의 분포를 구하는 과정이 설명되어 있습니다. 3. 이항분포의 정규근사 문제 2에서는 ...2025.01.25
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한국방송통신대학교 통계데이터과학과 표본조사론 2021년 출석과제(만점)2025.01.251. 단순임의추출법을 이용한 모평균 추정 제조공장에서 생산된 제품의 평균무게를 조사하기 위해 단순임의추출법으로 표본을 추출하였다. 표본평균과 표본분산을 이용하여 모평균에 대한 95% 신뢰구간을 구하고, 오차한계가 2g 이내가 되도록 하는 표본크기를 계산하였다. 2. 단순임의추출법을 이용한 모비율 추정 여론조사 기관에서 정부의 대북정책에 대한 지지도를 조사하였다. 표본비율과 표본분산을 이용하여 모비율에 대한 95% 신뢰구간을 구하고, 오차한계가 0.02 이내가 되도록 하는 표본크기를 계산하였다. 3. 층화추출법을 이용한 모총계 추정 ...2025.01.25
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중심극한정리에 대하여 설명하시오2025.01.141. 중심극한정리의 개념 중심극한정리는 표본 평균의 분포에 관한 이론으로, 모집단이 어떤 분포를 따르더라도 충분한 크기의 표본을 추출할 경우 표본 평균의 분포가 정규분포에 근사하게 된다는 것을 보여준다. 이는 통계학에서 매우 중요한 개념으로, 다양한 분야에서 실용적으로 활용된다. 2. 중심극한정리의 적용 중심극한정리는 가설 검정, 신뢰구간 추정, 회귀분석, 분산 분석 등 다양한 통계적 분석 기법에서 활용된다. 이를 통해 현실 세계의 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하여 의사 결정에 도움을 줄 수 있다. 3. 중심극한정리의 한계 중심...2025.01.14
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30점 만점 방통대 중간과제물, 바이오통계학, 2023-2학기2025.01.261. 모집단, 표본, 모수, 통계량 만 20세 성인 여성 전체는 알고 싶은 대상 전체인 '모집단'에 해당하며, 모집된 100명의 여성의 평균 신장은 표본의 특성을 나타내는 '통계량'에 해당한다. 2. 혈액형 분포 막대그래프 ggplot2 패키지를 사용하여 혈액형의 분포를 나타내는 막대그래프를 그렸다. 3. 평균 신장 계산 mean() 함수를 사용하여 30명 전체의 평균 신장을 계산한 결과는 166.77이다. 4. 중앙값 계산 median() 함수를 사용하여 30명 전체의 신장 중앙값을 계산한 결과는 166이다. 5. 95% 신뢰구간...2025.01.26
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바이오통계학 중간과제물 (2023, 만점)2025.01.241. 모집단, 표본, 모수, 통계량 만 20세 성인 여성의 평균 신장을 추정하기 위하여 100명의 만 20세 성인 여성을 모집하여 신장을 측정하고 평균을 계산하였다. 만 20세 성인 여성 전체는 모집단이며, 모집된 100명의 여성의 평균 신장은 통계량이다. 만 20세 성인 여성의 평균 신장은 모수이다. 2. 혈액형 분포 R 명령문을 이용하여 성인 30명의 성별, 혈액형, 신장 데이터를 객체 dd에 저장하고, 이를 활용하여 혈액형의 분포를 나타내는 막대그래프를 그렸다. 3. 평균 신장 계산 30명 전체의 평균 신장은 R의 mean()...2025.01.24
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만7세 남자아동의 평균 몸무게 추정하기 위하여 남자아동 100명 몸무게 측정2025.01.261. 만 7세 남자 아동의 평균 몸무게 추정 만 7세 남자 아동의 평균 몸무게를 추정하기 위하여 만 7세 남자 아동 100명을 모집하여 몸무게를 측정하고 평균을 계산하였다. 모집된 만 7세 남자 아동 100명은 표본에 해당하며, 모집된 100명의 평균 몸무게는 통계량에 해당한다. 2. 췌장암 환자 데이터 분석 교재와 강의에서 사용한 췌장암 환자 데이터(biostat_ex_data.csv)를 이용하여 다음의 질문에 답하였다. 데이터 파일을 다운로드 받고 R에 읽어들인 후, 범주형 변수를 factor 형태로 변환하였다. 수축기 혈압(S...2025.01.26
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