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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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이공계생을 위한 확률과 통계 2판 5장 연습문제 풀이 (7,8,9,10,12,16,19번)2025.05.091. 정규분포 정규분포의 특성을 이용하여 확률을 계산하는 문제들이 제시되어 있습니다. 정규분포의 표준화, 평균과 표준편차를 이용한 확률 계산 등이 다루어지고 있습니다. 2. 가설검정 두 집단의 평균 차이에 대한 가설검정 문제가 포함되어 있습니다. 표본평균과 표준편차를 이용하여 검정통계량을 계산하고, 이를 바탕으로 가설을 검정하는 과정이 설명되어 있습니다. 3. 신뢰구간 모평균에 대한 신뢰구간 추정 문제가 포함되어 있습니다. 표본평균과 표준편차를 이용하여 신뢰구간을 계산하는 방법이 다루어지고 있습니다. 1. 정규분포 정규분포는 통계학...2025.05.09
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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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모집단과 표본 집단에 대한 개념과 표본 추출의 유형에 대한 분석2025.05.111. 모집단과 표본 집단의 개념 모집단은 통계적인 관찰의 대상이 되는 집단 전체를 뜻하며, 전체를 조사하기 어려운 경우 일부를 추출하여 전체의 성질을 추정하는 표본집단을 사용한다. 표본조사에서는 모집단에서 표본을 추출하는 과정인 표본추출(sampling)이 중요하다. 2. 표본 추출의 유형 표본 추출 방법에는 확률표본추출법과 비확률표본추출법이 있다. 확률표본추출법에는 단순무작위표본추출, 층화표본추출, 군집표본추출, 체계표본추출 등이 있으며, 비확률표본추출법에는 편의표본추출법, 판단표본추출법, 할당표본추출법 등이 있다. 각 방법의 장...2025.05.11
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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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기술통계와 추론통계의 개념과 예시2025.01.041. 기술통계 기술통계는 수집된 데이터를 요약하고 정리하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 통계학의 한 분야입니다. 이 방법은 대량의 데이터에서 중요한 정보를 추출하고, 그 특징을 간결하게 표현하는 데 사용됩니다. 기술통계의 주된 도구로는 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 분산, 범위 등이 있습니다. 예를 들어, 대학 학생들의 시험 점수 데이터나 기업의 매출 데이터를 분석하여 평균, 변동 범위, 표준편차 등을 계산하여 데이터의 특성을 파악할 수 있습니다. 이는 데이터를 기반으로 한 의사결정 과정에서 필수적인 도구로 사용됩니다. 2. ...2025.01.04
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서울대학교 보건통계학개론 14주차 과제답안2025.05.101. 모집단의 모수 모집단의 모수에 대한 설명이 필요 없다. 예를 들어 정규분포를 따르는지 검정하기 위하여 적합도 검정을 수행할 때, 모집단의 모수를 따로 언급할 필요가 없다. 2. 비모수적 검정 비모수적 검정은 모집단의 확률분포함수에 대한 가정을 할 수 없는 경우에도 이용할 수 있다. 일부 비모수적 검정은 모수적 방법에 비해 계산이 간단하고 적용이 쉽다는 장점이 있다. 따라서 모수적 검정의 계산량이 지나치게 많은 경우, 비모수적 검정을 이용하는 것은 좋은 선택이 될 수 있다. 그러나 모수적 검정을 수행하는 데 필요한 가정이 만족되...2025.05.10
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2023년 2학기 바이오통계학 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 모집단, 표본, 모수, 통계량 만 20세 성인 여성 전체가 모집단이며, 모집된 100명의 여성의 평균 신장이 통계량에 해당합니다. 2. R 데이터 분석 R 명령문을 이용하여 성별, 혈액형, 신장 데이터를 객체 dd에 저장하고, 이를 활용하여 혈액형 분포, 평균 신장, 중앙값, 95% 신뢰구간 등을 계산하였습니다. 3. 가설검정 성인 남성 모집단의 평균 신장과 여성 모집단의 평균 신장이 같다는 귀무가설을 설정하고, 이표본 이분산 t-검정을 수행한 결과 두 모집단의 평균 신장이 통계적으로 다르다는 결론을 도출하였습니다. 1. 모집...2025.01.25
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정규 분포를 이용한 불량률 추정 42025.05.121. 데이터 모델링 데이터 모델링 관점에서, 예를 들면 우리가 다루는 데이터가 2.5%, 5%, 10%의 불량율을 데이터가 있는 것으로 보이지만, 실제로는 중앙 부분의 데이터 모수가 매우 많고 불량율이 거의 0%에 가까울 수 있으며, 불량율이 2.5%, 5%, 10%로 갈수록 데이터가 가진 의미가 크다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 데이터 모델링은 주로 데이터의 패턴과 특성을 파악하고, 품질 개선 등에 활용하는데 목적이 있습니다. 그러나 불량이 없는 영역에서는 이미 안정적인 품질이 유지되고 있으므로, 해당 영역의 데이터를 더욱 상...2025.05.12
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서술통계와 추론통계의 비교 및 설명2025.01.251. 서술통계 서술통계는 데이터를 요약하고 정리하는 데 초점을 맞추며, 데이터의 전반적인 특성을 파악하기 위해 사용된다. 중심 경향, 분포, 퍼짐 정도 등을 설명하는 다양한 지표들이 포함된다. 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위 등이 대표적이며, 그래픽 기법을 통해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 결론을 도출하는 데 중점을 둔다. 모집단의 특성을 추정하고, 가설을 검정하며, 집단 간 차이를 비교하는 등의 목적을 가진다. 신뢰구간, 가설검정, 회귀분석, ...2025.01.25
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