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통계학

제 7 장 상관분석 Reporting Date: Septemger. 28, 2024두 연속형 변수들 간의 연관성을 측정하는 데 사용되는 상관계수에 대해 다루고자 한다.(4장 두 변수 자료의 요약과 이어지는 내용이다.)목차두 변수의 공분산 구하는 과정 1. 피어슨의 적률상관계수 2. 스피어만의 순위상관계수 ⌎사례: 소득과 지출 사이에는 상관관계가 있는가?3. 편상관계수 ⌎사례: 기능과 디자인에 대한 만족도 간에 상관관계가 있는가?4. 신뢰도 분석 5. 크론바흐의 알파 ⌎ 사례: 기업 구성원의 의식을 알아보기   두 변수의 공분산 구하는 과정 1. 각 데이터에서 평균을 빼서, 두 변수의 편차를 각각 구한다.  2. 두 변수 각각의 편차를 곱한 후 합산하는 방식이다. 더한 값에서 데이터 개수 n – 1 로 나눈 값이 표.. 더보기
제 6 장 두 모집단에 대한 비교 Reporting Date: Setember. 18, 2024두 모집단의 모평균, 모비율, 모분산의 차이에 대한 가설검증 문제를 다루고자 한다.(12장: 두 모집단의 비교와 이어지는 내용이다.)목차[1]  모분산이 알려진 경우[2]  표본의 크기가 큰 경우[3]  모분산이 같다고 가정할 경우[4]  모분산이 다르다고 가정할 경우 1. 독립표본에 의한 두 모평균의 비교: 독립표본  t – 검정 ⌎ 사례: 새로운 강의방식이 초등학생 독해력 향상에 도움이 되는가?2. 대응표본에 의한 두 모평균의 비교: 대응표본  t – 검정⌎ 사례: 컴퓨터 교육을 실시하기 전과 후의 성적에 차이가 있는가?3. 독립표본에 의한 두 모비율의 비교: 피셔의 정확검정⌎ 사례: 현 정부에 대한 지지율이 성인 남녀별로 차이가 있는가?4.. 더보기
15장: 범주형 자료분석 Reporting Date: August. 12, 2024관측치들이 몇 개의 범주로 분류되고, 각 범주의 도수로 자료가 주어지는 범주형 자료에 대해 다루고자 한다. 목차1. 자료의 입력2. 적합도 검정 (Goodness–of–Fit Test)2-1. 피어슨의  χ ² 적합도 검정2-2.  χ ² 분포의 특징3. 동질성 검정 (Homogeneity Test)4. 독립성 검정 (Independence Test)예제9예제10  1 . 자 료 의  입 력## 교재 출처 최하단에 표시 ### 예제 9: 파이썬을 이용하여 예제 4의 자료를 분석하라.# 예제 4: 예제 1에서 주어진 자료에 대한 귀무가설을 유의수준 α = 0.05로 검정하라.#-----------------------------------------.. 더보기
14장: 분산분석 Reporting Date: August. 8, 2024셋 이상의 모집단 간의 평균을 비교하는 방법으로서 널리 사용되는 분산분석 ( Analysis of Variance, ANOVA ) 에 대해 다루고자 한다.목차1. 자료의 입력2. 일원배치 분산분석법예제12-1. 처리제곱합(Treatments Sum of Squares, SStr)2-2. 오차제곱합(Error Sum of Squares, SSE)2-3. 총제곱합(Total Sum of Squares, SST)2-4. 분산분석표(ANOVA table)2-5. 제곱합의 간편 계산식3. 일원배치 분산분석법의 추론3-1. F 분포예제4   1 .  자 료 의 입 력## 교재 출처 최하단에 표시 ### 예제 4: 예제 1의 자료를 가지고 파이썬을 이용하여 분산.. 더보기
13장: 회귀분석 Reporting Date: August. 5, 2024두 변수 간의 직선 관계를 설명하는 단순선형회귀모형에서의 추정,  검정,  예측 등에 대해 다루고자 한다.목차1. 자료의 입력2. 단순선형회귀모형 (Simple Linear Regression Model)3. 최소제곱법 (Least Squares Method)3-1. 예측값 (Fitted Value) & 잔 차 (Residual)3-2. 잔차제곱합 (Residual Sum of Squares)3-3. 평균제곱오차 (Mean Squared Error, MSE)4. 단순선형회귀모형에서의 추론4-1. 기울기에 대한 추론4-2. 절편에 대한 추론4-3. 평균반응에 대한 추론4-4. 반응변수값 Y의 예측5. 선형관계의 강도5-1. 총제곱합 (Total Sum.. 더보기
12장: 두 모집단의 비교 Reporting Date: July. 31, 2024두 모집단의 비교를 위한 추론과정은 자료를 어떻게 수집하느냐에 따라 추론 방법이 달라진다.대표적인 두 종류의 자료수집과정에 따른 추론방법을 다루고자 한다.목차1. 자료의 입력2. 통계용어3. 두 개의 독립 표본     3-1. 모평균의 차에 대한 추론 (표본의 크기가 클 때)           3-2. 모평균의 차에 대한 추론 (표본의 크기가 작고, 표준편차가 같을 때)    3-3. 모평균의 차에 대한 추론 (표본의 크기가 작고, 표준편차가 다를 때)4. 짝비교 (Matched Pair Comparisons)5. 두 모비율의 차에 대한 추론     5-1. 두 모비율의 검정예제 12의  ( 1 )예제 12의  ( 2 )예제 12의  ( 3 )예제 1.. 더보기
11장: 정규모집단에서의 추론 Reporting Date: July. 28, 2024 표본의 크기가 작을 경우에는 일반적인 통계적 추론 방법을 적용하기 어려울 수 있다. 이 경우, 정규분포 대신  t – 분포를 이용한 통계적 추론 방법에 대해 다루고자 한다. 목차1. 자료의 입력2.  t분포 (Student's t Distribution)3.  모평균에 대한 추론     3-1. 가설 검정4. 신뢰구간과 양측검정의 관계5. 모표준편차의 추론     5-1. 점추정 (Point Estimation)     5-2. 구간추정 (Interval Estimation)     5-3. 카이제곱 분포 (Chi-Square Distribution)예제 9의 (1)예제 9의 (2)예제 9의 (3) 예제 10의 (1)예제 10의 (2)예제 10의 (.. 더보기
10장: 통계적 추론 Reporting Date: July. 25, 2024   추출된 표본으로부터 모집단의 일반적인 특성을 추론해내는 것을 통계적 추론이라고 하며, 이는 표본의 크기가 클 때 더 정확하게 성립한다.    1 .  자 료 의  입 력## 교재 출처 최하단에 표시 ### 예제 13: 예제 1 에 주어진 자료에 근거해서 # 중학교 1학년 남학생의 평균키에 대한 95% 신뢰구간을 구하라. (p.311)import numpy as np height = np.array([163, 161, 168 , 161, 157, 162, 153, 159, 164, 170, 152, 160, 157, 168, 150, 165, 156, 151, 162, 150, 1.. 더보기

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