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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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[경영통계학] 기술통계와 추론통계에 대한 각각의 개념과 예시를 설명하시오.2025.01.231. 기술 통계의 개념 기술 통계는 데이터를 체계적으로 정리하고 요약하여 데이터의 주요 특성과 패턴을 이해하는 데 중점을 둡니다. 평균, 중앙값, 분산, 표준편차 등의 대표값과 분포 특성을 통해 데이터의 중심 경향과 변동성을 파악할 수 있습니다. 기술 통계는 특정 데이터 집합의 특성을 설명하는 데 사용되며, 모집단에 대한 추론이나 예측은 수행하지 않습니다. 2. 추론 통계의 개념 추론 통계는 표본 데이터를 기반으로 모집단의 특성에 대해 추론하고 예측하는 과정입니다. 가설 검정, 신뢰 구간, 회귀 분석 등의 방법을 통해 표본 데이터에...2025.01.23
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통계적품질관리 ) 도수분포표와 히스토그램 작성2025.05.131. 도수분포표 작성 제공된 데이터를 바탕으로 적절한 계급의 수를 정하여 도수분포표를 작성하였습니다. 계급의 수는 8개로 정하였고, 계급 폭은 0.14cm로 설정하였습니다. 도수분포표에는 계급, 도수, 누적도수, 상대도수, 누적상대도수 등의 정보가 포함되어 있습니다. 2. 히스토그램 작성 도수분포표를 바탕으로 히스토그램을 작성하였습니다. 세로 막대형 그래프를 선택하고, 데이터 레이블을 추가하여 각 계급의 도수를 표시하였습니다. 또한 축 서식을 수정하여 계급 간격을 조정하였습니다. 3. 통계량 계산 도수분포표를 활용하여 평균, 중앙값...2025.05.13
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집값 상승에 따른 부동산 정책의 문제점과 개선방안2025.01.211. 집값 상승의 원인 2017년 이후 부동산 가격이 급격히 상승한 원인으로는 미국의 금리 인하와 이에 따른 저금리 기조, 그리고 정부의 수요예측 오류로 인한 공급부족 등이 주요했던 것으로 나타났다. 저금리로 인해 대출이 용이해지면서 많은 사람들이 집을 구매했고, 이로 인해 집값이 지속적으로 상승하는 현상이 나타났다. 2. 부동산 관련 정책의 문제점 정부의 부동산 정책은 시기적으로 늦었고, 부동산 가격 상승의 원인을 세금 문제로 한정하여 정책의 방향을 제한했다는 문제점이 있었다. 또한 부동산 관련 정책을 수립할 때 다양한 이해관계자...2025.01.21
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A백화점 고객 대기시간 분석2025.04.271. 평균, 중앙치, 최빈치 자료의 평균, 중앙치, 최빈치를 계산하였다. 평균은 0.556분, 중앙치는 2.7분, 최빈치는 2.6분으로 나타났다. 이 중 중앙치가 가장 적절한 대푯값으로 판단되었는데, 그 이유는 평균은 극단값의 영향을 받을 수 있고, 최빈치는 자료 수가 적을 경우 전체 특성을 반영하지 못할 수 있기 때문이다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 자료의 범위는 2.5분, 분산은 0.464분, 표준편차는 0.681분으로 계산되었다. 이를 통해 자료의 변동성을 확인할 수 있었다. 특히 표준편차가 40초 정도로 작은 것...2025.04.27
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A백화점 고객 대기시간 분석2025.01.051. 평균, 중앙치, 최빈치 주어진 30개의 고객 대기시간 데이터에 대해 평균, 중앙치, 최빈치를 계산하였다. 평균은 2.840분, 중앙치는 2.700분, 최빈치는 2.600분으로 나타났다. 이 중 중앙치가 가장 적절한 대표값으로 판단되는데, 그 이유는 중앙치가 전체 값의 중간에 위치하여 대표성이 높고, 최빈치와도 유사한 수준이기 때문이다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 주어진 데이터의 범위는 [1.800, 4.300]분이며, 분산은 0.434, 표준편차는 0.648, 변동계수는 149.207%로 계산되었다. 이를 통해 데...2025.01.05
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러시아와 우크라이나 전쟁으로 인한 금값의 폭등2025.05.011. 러시아의 금화와 금괴 수요 증가 러시아와 우크라이나 전쟁으로 인해 안전자산에 대한 선호가 커지면서 러시아의 금화와 금괴 수요가 전년 동기 대비 약 5배 증가했다. 러시아 정부가 금매입을 적극 장려하기도 했으며, 지난해 3월 러시아 중앙은행은 외화 매도를 억제하는 조치를 취하는 동시에 정부는 금괴에 대한 부가가치세를 폐지했다. 2. 중앙은행들의 금 매입 증가 각국이 자산 다각화에 나서며 중앙은행들이 막대한 금을 매입했다. 지난해 세계 각국 중앙은행의 금 매입량은 1136t으로 1967년 이래 55년 만에 최대치를 기록했다. 3....2025.05.01
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경영통계학 (A) 과제 제출합니다. 주제 - 고객 대기시간 분석2025.01.241. 평균, 중앙치, 최빈치 계산 평균은 2.866분, 중앙치는 2.7분, 최빈치는 2.6분 4회로 계산되었습니다. 평균은 극단값의 영향을 받지만, 중앙치는 그렇지 않아 이 데이터에서는 중앙치가 가장 적절한 대표값이라고 판단됩니다. 2. 범위, 분산, 표준편차, 변동계수 계산 범위는 2.5분(4.3분 - 1.8분), 분산은 0.464, 표준편차는 0.681분, 변동계수는 23.761%로 계산되었습니다. 이를 통해 고객 대기시간의 편차와 변동성을 확인할 수 있습니다. 1. 평균, 중앙치, 최빈치 계산 평균, 중앙치, 최빈치는 데이터의...2025.01.24
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정규분포의 특징 네 가지2025.01.141. 정규분포의 대칭성 정규분포는 종 모양의 대칭적인 분포를 보이며, 이는 분포의 좌우가 평균을 중심으로 대칭을 이룬다는 것을 의미한다. 이 대칭성은 데이터의 중심 경향성을 이해하는 데에 도움을 주며, 데이터를 모델링하고 예측하는 데에도 중요한 역할을 한다. 2. 정규분포의 평균, 중앙값, 최빈값 일치 정규분포에서는 평균, 중앙값, 최빈값이 모두 동일하다. 이는 분포의 모양이 평균을 중심으로 좌우 대칭이며, 양 끝으로 갈수록 값이 점차 감소하는 종 모양이기 때문이다. 이를 통해 데이터의 중심 경향성을 파악하고, 예측 모델을 구축하는...2025.01.14
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징들에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오2025.01.181. 중심경향치 평균, 중앙값, 최빈값 등 데이터의 중심경향을 나타내는 대표값들에 대해 설명하고, 각각의 특징과 사례를 제시하였다. 2. 분포의 측정 범위, 분산, 표준편차, 사분위수 등 데이터의 분포를 나타내는 대표값들에 대해 설명하고, 각각의 특징과 사례를 제시하였다. 3. 비대칭성과 첨도 왜도와 첨도를 통해 데이터 분포의 비대칭성과 뾰족함을 설명하고, 이를 활용한 사례를 제시하였다. 1. 중심경향치 중심경향치는 데이터 집합의 중심을 나타내는 대표적인 통계량입니다. 평균, 중앙값, 최빈값 등이 대표적인 중심경향치 측정 방법입니다...2025.01.18
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