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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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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점과 활용2025.05.111. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 자료를 요약하고 해석하는 분석방법으로, 자료의 대표값, 산포도, 상관관계 등을 측정하여 자료의 특성을 파악하는 데 사용됩니다. 조사연구에서 기술통계는 표본의 특성을 파악하고 요약하는 데 활용됩니다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 표본으로부터 얻은 정보를 근거로 하여 모집단으로 일반화시킬 수 있는 분석결과를 도출하는 방법입니다. 확률이론에 기반하여 표본의 특성이 모집단의 특성과 다를 수 있는 가능성을 측정하고, 가설검정을 통해 모...2025.05.11
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기말고사 서술형 예상문제 정리2025.01.151. 사회복지조사의 기본 개념 사회복지조사의 기본 개념에 대해 설명하였습니다. 변수의 유형, 실험설계의 유형, 가설 설정 및 채택, 조작적 정의와 개념적 정의, 과학적 연구의 일반적 절차 등을 자세히 다루었습니다. 2. 제 1종 오류와 제 2종 오류 제 1종 오류와 제 2종 오류의 개념을 설명하였습니다. 제 1종 오류는 귀무가설이 참인데도 불구하고 귀무가설을 기각하는 오류이며, 제 2종 오류는 가설이 거짓인데도 불구하고 귀무가설을 받아들이는 오류입니다. 3. 내적 타당성과 외적 타당성 내적 타당성과 외적 타당성의 개념을 설명하였습니...2025.01.15
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방송통신대학교 통계데이터학과) 통계학개론 출석과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. 통계학 개론 이 자료는 방송통신대학교 통계데이터학과 학생이 작성한 통계학 개론 과목의 출석과제물입니다. 과제물에는 다음과 같은 내용이 포함되어 있습니다: 1) 어느 마을 초등학생 16명의 1년 동안 읽은 책 수에 대한 데이터 분석 (히스토그램, 상자그림, 다섯수치요약, 평균 비교 검정), 2) 다이어트 보조제 복용 전후 체중 변화에 대한 가설 검정, 3) 스마트폰 소유 여부와 안경 착용 여부의 독립성 검정, 4) 국어점수와 영어점수의 상관관계 및 회귀분석. 1. 통계학 개론 통계학은 데이터를 수집, 분석, 해석하는 학문으로, ...2025.01.26
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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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기술통계와 추론통계의 개념과 예시2025.01.181. 기술통계 기술통계는 실험으로부터 얻은 자료를 정리하고 분석하여 그 데이터의 특징을 파악하는 방법을 말한다. 기술통계에서 사용되는 데이터 기술 방법은 주로 중심경향성, 산포도, 분포, 백분율 등이 있다. 기술통계는 수집된 데이터의 특성을 설명하는 데 초점을 맞추며, 데이터의 분포, 빈도, 평균 등을 분석한다. 기술통계의 결과는 주로 도표, 테이블, 그래프 등 시각적 요소를 활용하여 데이터의 특성을 직관적으로 제시한다. 2. 추론통계 추론통계는 현재 보유한 데이터를 기반으로 표본을 넘어서 모집단의 특성을 유추하는 통계학의 한 분야...2025.01.18
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서술통계와 추론통계의 비교 및 특성 분석2025.01.251. 서술통계 서술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 방법으로, 데이터의 중심 경향과 분포를 나타내는 통계치를 사용한다. 평균, 중앙값, 최빈값 등의 대표값과 범위, 분산, 표준편차 등의 분포 측정치를 통해 데이터의 전반적인 특성을 파악할 수 있다. 서술통계는 데이터 분석의 첫 단계로 중요하며, 교육, 경제, 의료 등 다양한 분야에서 활용된다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 사용하여 모집단에 대한 결론을 도출하는 방법이다. 신뢰 구간과 가설 검정 등의 기법을 통해 표본 데이터로부터 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검증한다....2025.01.25
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방송통신대학교 수리통계학 출석수업 과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. J. Neyman(네이만)과 E.S. Pearson(이곤 피어슨)의 업적과 교류 20세기 초 일군의 통계학자들이 작은 수의 데이터를 확률모형과 연결하여 분석, 추론하기 시작하면서 현대 통계학이 형성되기 시작했고, 널리 알려져 있다시피 20세기가 시작되자마자 나온 K.Pearson(칼 피어슨), W.Gosset(고셋) 등의 연구에 이어 통계적 검정법 연구에서 큰 획을 그은 인물은 R.A.Fisher(피셔), J.Neyman(네이만), E.S.Pearson(이곤 피어슨) 등이었다. 본 과제에서는 여러 통계학자들 중 서로 교류하고 ...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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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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