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6시그마의 이해 및 산포관리의 중요성2025.05.081. 6시그마 탄생 배경 6시그마는 1980년대 일본 전자 제품과의 경쟁에서 시작되었다. 일본 제품의 우수한 성능과 저가 공략에 밀리면서 미국 제품의 결함이 드러나기 시작했다. 이에 모토로라의 마이클 해리 박사가 통계 지식을 활용한 품질 개선 기법을 시도하면서 6시그마가 시작되었다. 2. 6시그마의 발전 GE의 CEO 잭 웰치가 6시그마를 전사적으로 도입하면서 6시그마가 크게 발전했다. 20년 동안 GE의 시가 총액이 140억 달러에서 3700억 달러로 상승했으며, 6시그마 활동이 제품 품질에 국한되지 않고 관리, 연구 개발 등으로...2025.05.08
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통계실무 ) 1. 통계는 일상 속에서 많이 활용하고 있는데, 어느 분야에서 어떻게 활용되고 있는 설명하시오. 2. 우리가 모집단(population)에 대해 알아보기 위해 표본(Sample)을 조사하는데 그 이유가 무엇이라고 생각하는지 설명하시오.2025.04.261. 통계 활용 분야 통계는 제품의 기능개선 효과 여부를 설명하는데 많이 활용된다. 홈쇼핑방송의 화장품 광고에서 주름개선 화장품을 예로 들면, 50~60대 시험군을 30명을 대상으로 한달간 실험해본 결과, 제품 사용 전과 4주 사용 후, 주름, 피부수분, 광채, 피부 치밀도, 탄력의 개선율을 %로 제시하는 것을 볼 수 있다. 2. 표본 조사의 이유 모집단은 우리가 측정하고자 하는 집단 전체를 의미하지만, 모집단 전체를 조사하기에는 물리적 한계가 존재하므로 조사가 불가능에 가깝다. 이에 측정가능하며, 모집단을 대표할 수 있는 표본을 ...2025.04.26
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네 가지 변수네 가지 측정의 수준 만들기2025.05.061. 명목측정/명목변수 명목 측정은 측정 대상의 특징을 구별하기 위해 각 영역에 숫자가 할당되어 있는 것을 알 수 있습니다. 조사 중인 문제 변수는 피쳐 간에 정량적으로 해석할 수도, 피쳐 간에 비교할 수도 없습니다. '크냐 작냐'는 양적 의미가 아니라 지역 분류를 위해 주어진 수치입니다. 2. 서열측정/서열변수 서열 측정은 측정 대상의 특징을 구별하여 상대적인 크기를 나타내고 의견을 비교할 수 있는 척도입니다. 즉, 해당 변수의 방법으로 장애인복지관 설립에 대한 의견보다 어떤 결과가 우수한지 알 수 있습니다. 3. 등간측정/등간변...2025.05.06
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표본의 크기와 표본 오차에 관한 설명2025.01.061. 표본 크기의 의의 표본의 크기(sample size)는 모집단으로부터 표집단위(sampling units)의 수를 몇 개로 하는 것이 가장 적절한지의 문제다. 표본의 크기가 커지는 만큼 정확성이 높아지는 것은 아니며, 표본 크기에 대한 잘못된 생각들이 있다. 예를 들어 모집단의 일정 비율 이상을 표본으로 해야 한다거나, 표본은 일정 크기의 표집단위 수 이상이어야 한다는 등의 생각이다. 실제로 표본 크기의 범위는 매우 넓으며, 표본 크기가 증가함에 따라 표본오차가 감소하지만 그 감소 정도는 표본 크기의 제곱근에 비례한다. 2. ...2025.01.06
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통계의 기초2025.01.031. 통계의 기초 이 프레젠테이션에서는 통계의 기본 개념과 방법에 대해 설명하고 있습니다. 중심 경향성(최빈값, 중앙값, 평균), 변산도(범위, 사분위 범위, 분산, 표준편차), 두 변수의 관계(산포도, 공분산, 상관계수) 등 통계 분석의 핵심 요소들을 다루고 있습니다. 1. 통계의 기초 통계는 데이터를 수집, 분석, 해석하는 학문으로, 우리 일상생활과 밀접하게 연관되어 있습니다. 통계는 의사결정, 정책 수립, 문제 해결 등에 필수적인 도구로 활용됩니다. 통계의 기초는 데이터의 수집, 정리, 분석, 해석 등의 과정으로 구성됩니다. ...2025.01.03
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자료에 극단값이 포함된 경우 극단값 처리에 대한 논의2025.01.281. 극단값의 정의와 특성 극단값은 데이터 집합에서 다른 값들과 큰 차이를 보이는 값으로, 일반적으로 데이터 분포의 상하위 1% 또는 3 표준편차를 벗어난 값을 극단값으로 간주한다. 극단값은 오류로 인해 발생하거나 데이터의 본질적 특징을 반영할 수 있다. 2. 극단값이 분석에 미치는 영향 극단값은 평균, 표준편차와 같은 주요 통계값에 큰 영향을 미칠 수 있다. 극단값으로 인해 데이터의 분포가 왜곡되어 정책 결정이나 연구 결과 해석에 오류를 초래할 수 있다. 3. 극단값의 처리 방법 극단값 처리 방법에는 극단값 제거, 다른 값으로 대...2025.01.28
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경영통계학 표본평균 모평균 추정 퀴즈2025.01.171. 모평균 추정 모평균에 대한 신뢰구간 추정량의 넓이가 작아지는 조건, 불편추정량의 정의, 신뢰구간의 해석, 모평균 추정을 위한 표본 크기 계산, 일치추정량의 정의, 모평균에 대한 신뢰구간 해석, 점추정량의 정의, 표본평균의 성질, 신뢰수준 변화에 따른 신뢰구간 변화, 불편추정량 간 비교 등 경영통계학의 주요 개념들이 다루어지고 있습니다. 1. 모평균 추정 모평균 추정은 모집단의 평균을 추정하는 통계적 방법입니다. 이는 표본 평균을 이용하여 모평균을 추정하는 것으로, 표본 크기와 표준편차에 따라 모평균의 신뢰구간을 계산할 수 있습...2025.01.17
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금융투자의 이해2025.01.241. 금융투자의 학문적 체계 금융투자 분야는 다양한 연구와 실무 경험을 통해 지난 수십 년 동안 지속적으로 발전해왔습니다. 이 학문 분야는 투자 전략, 리스크와 수익의 균형, 효율적인 시장에 관한 가설, 그리고 자산 구성에 관한 이론 등 복잡한 개념들로 구성되어 있습니다. 1952년 Harry Markowitz는 포트폴리오 선택에 관한 논문을 발표하며 현대 포트폴리오 이론의 초석을 놓았습니다. 1966년 William Sharpe는 포트폴리오의 성과를 측정하는 샤프 지수를 도입하였고, 1970년대 초반 Eugene Fama는 주식 ...2025.01.24
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다양하게 활용 되는 생활통계2025.04.271. 국가통계의 활용 개인은 개인생활의 합리성 추구의 판단자료로 이용하며, 기업은 시장분석과 기업전략 수립의 기본 자료로 활용하고, 정부는 국가현황 파악, 정책기획수립의 기초자료로 활용한다. 2. 통계학의 역할 및 활용 통계학은 정보의 홍수 속에서 필요한 정보를 얻는 데 도움을 주며, 여론조사, 사회조사, 국가통계작성, 통계적 품질관리, 신약개발, 경기예측, 시장분석 등에서 활용된다. 3. 출생성비와 조출생률 출생성비는 여자아이대비 남자아이의 출생비율이며, 조출생률은 1970년 31.2명에서 2000년 13.4명으로 꾸준히 감소하고...2025.04.27
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T 검증, 아노바2025.05.111. T 검증 T 검증은 집단 간 차이를 우연히 발생할 수 있는 오차와 비교하여 통계적 유의성을 검증하는 방법입니다. T 검증을 하기 위해서는 집단 간 평균 차이가 크고 집단 내 편차가 작아야 합니다. T 검증은 변량분석과 동일한 논리를 사용하며, 집단 수가 적거나 변량의 동질성 가정이 충족되지 않아도 사용할 수 있습니다. 2. 변량분석(ANOVA) 변량분석은 집단 간 차이를 집단 내 편차와 집단 간 편차로 분해하여 통계적 유의성을 검증하는 방법입니다. 변량분석은 독립변인이 범주형일 때 사용하며, 사후검정으로 Scheffe 검정과 ...2025.05.11
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