통계
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신뢰구간 구하는 방법카테고리 없음 2022. 9. 3. 02:03
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.clicker.smartnfast&hl=en-KR Auto Clicker - SmartNFast – Apps on Google Play Auto Clicker: Tap repeatedly, user-friendly, multiple points. play.google.com 신뢰구간 구하는 방법 표본의 특성이 곧 모집단의 특성일 것임을 추정하며, 추정은 ‘구간’이나 ‘범위’로 가능하다. 표본의 평균을 라고 한다면 의 근처에서 모평균이 포함되어 있을 것이라는 강한 의심을 할 수 있다. 어디까지나 추정이므로 반드시 그 구간 내에 모평균이 포함된다고 할 수 없다. 이때 의심의 정도를 신뢰도라고 한다. 보통 신뢰도 95% ..
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모평균 추정에서 표본이 가치있는 이유카테고리 없음 2022. 9. 3. 02:02
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.clicker.smartnfast&hl=en-KR. Auto Clicker - SmartNFast – Apps on Google Play Auto Clicker: Tap repeatedly, user-friendly, multiple points. play.google.com 모평균 추정에서 표본이 가치있는 이유 통계파트에서 중요한 수치는 2가지이다. 통계를 시작할 때부터 표준정규분포에 이르기까지 계속 등장한 수치는 ‘평균’과 ‘표준편차’이다. 그리고 지금까지 사용된 모든 자료들은 ‘모집단’이었다. 통계적 추정은 모집단 전체를 조사하는 것이 아닌 추정하는 것이다. 추정을 하려면 근거가 되는 자료가 있어야 한다. 하지..
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분산과 표준편차를 왜 알아야 하는가? 분산을 구할 때 편차를 제곱하는 이유카테고리 없음 2022. 9. 1. 14:07
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.clicker.smartnfast&hl=en-KR Auto Clicker - SmartNFast – Apps on Google Play Auto Clicker: Tap repeatedly, user-friendly, multiple points. play.google.com 분산과 표준편차를 왜 알아야 하는가? 분산을 구할 때 편차를 제곱하는 이유 확률분포표에서 평균(=기댓값)을 구했다면, 이로써 분산과 표준편차를 구할 수 있게 된다. 분산을 구하는 식에는 반드시 평균이 들어가기 때문에 언제나 ‘평균’을 구해야 한다는 것을 염두해두자. ‘분산’을 왜 구해야할까? 표준편차를 구하기 위해서이다. 분산만 알면 표준편차값을..
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평균(=기댓값), 도수분포표가 확률분포표가 되는 과정카테고리 없음 2022. 9. 1. 13:57
평균(=기댓값), 도수분포표가 확률분포표가 되는 과정 이제 평균(=기댓값)에 대해 이야기해도록 하자. 평균은 표준편차를 구하기 위한 첫단계이다. 일단 편차를 구하려면 ‘편차 = (변수—평균)’ 이므로 평균값이 전제되어야 하기 때문이다. 평균을 기댓값이라고도 부른다. 둘은 같은 개념이라고 보면 된다. 별다른 말이 없으면 평균이란 우리가 익히 알고 있는 평균과 같다. 가령, 어떤 학생이 국어 70점, 수학 85점, 영어 60점을 받았다고 하자. 이 학생이 받은 세 과목 점수의 평균은 어떻게 계산할까? 일단 모든 점수를 합한 다음, 과목의 수로 나눌 것이다. 평균을 구하는 식을 가만히 살펴보면, 의 구조를 가지고 분자에는 ‘개별값들을 + 더하고’, 분모에는 ‘개별값들의 개수’ 가 들어감을 알 수 있다. 이러한..
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확률변수 -> 확률분포표 만드는 방법확률과통계 2022. 9. 1. 13:54
확률변수 -> 확률분포표 만드는 방법 통계에 나오는 ‘확률변수’라는 용어는 이런 의미이다. 확률변수는 ‘집합’이고, 확률변수가 취하는 값은 ‘원소’이다. 확률변수는 집합이므로 대문자로 X 또는 Y로 표현한다. (ex 확률변수 X, 확률변수 Y, 확률변수 Z 등) 확률변수가 취하는 값은 원소이므로 소문자 x1, x2, x3, ⋯등으로 나타낸다. 가령, 확률변수 X가 취하는 값이 x1, x2, x3, x4, x5라고 하면, 로 나타낼 수 있다. 확률변수는 단순한 집합이 아니라, ‘확률’과 관계된 집합이다. 이 집합에 속하는 원소(=확률변수 X가 취하는 값) x1, x2, x3, x4, x5는 ‘확률값’에 대응되는 함수를 갖는다. 다시 말해 ‘확률변수X(or Y or Z)는 그 원소가 어떤 확률에 대응되는 함..