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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
9장: 표집분포 Reporting Date: July. 21, 2024   주어진 표본을 통해 모집단의 성격을 알아내는 과정을 추론 ( Inference )이라 한다. 그 통계적 추론에서 모집단의 특성을 추정하거나 가설 검정을 수행할 때, 사용되는 표집분포에 대해 다루고자 한다.   1 .  자 료 의  입 력 ## 교재 출처 최하단에 표시 ### 예제 4: 0 ~ 9 까지 10 개의 정수값을 균등하게 갖는 모집단이 있다.# (위 모집단의 분포를 이산균등분포라고 한다.) # 예시: 전화번호 끝자리 번호의 분포# (1) 여기에서 크기가 5 인 표본을 100 번 뽑아서 # (2) 매번 추출된 표본에서 표본평균을 구하고, # (3) 그 평균들을 가지고 히스토그램을 그려라. (p.268)   2 .  통 계 량 ( S .. 더보기
8장: 정규분포 Reporting Date: July. 18, 2024  6 장에서 언급되었던, 연속적인 값을 가지는 연속확률분포들 중에서 대부분의 통계학 이론의 기본이 되는 정규분포에 대해 다루고자 한다.   1 .  자 료 의  입 력## 교재 출처 최하단에 표시 ### 예제 7: 어느 대학교의 일반수학 중간고사 성적은# 분포가 평균이 63 이고, 분산이 100 인 정규분포를 따른다고 가정한다. (p.232)# (1) 50 점 이하의 학생은 몇 퍼센트나 되겠는가?# (2) 상위 10 %의 학생에게 A 를 준다고 하면 # 몇 점 이상이 되어야 A 를 받을 수 있겠는가?# ___________________________________________________________# 예제 12: 정규확률그림을 그려라.. 더보기
7장: 이항분포와 그에 관련된 분포들 Reporting Date: July. 15, 2024 모집단의 구성원들이 두 그룹으로 나누어져 있는 경우의 표본추출에서 광범위하게 쓰이는 확률모형과 그의 특징 및 관련된 다른 확률모형들을 다루고자 한다.   1 .  자 료 의  입 력## 교재 출처 최하단에 표시 ### 예제 7 : 어떤 초등학교에서 10 년간 조사결과# 평균적으로 4 % 의 학생이 색맹인 것으로 나타났다고 한다. (p.213)# 올해에도 색맹인 학생의 비율이 예년과 같다고 할 때,# 임의로 추출된 200 명의 학생 중 색맹인 학생이 10 명 이하일 확률은 얼마인가?   2 .  베 르 누 이  시 행 ( Bernoulli  Distribution ) 모집단의 각 구성원이 두 그룹 중 하나에 속하는 경우, 각각의 구성원이 특정.. 더보기
4장: 두 변수 자료의 요약 Reporting Date: July. 4, 2024 조사 대상의 각 개체로부터 둘 또는 그 이상의 변수들을 동시에 관측하는 경우가 더 많다.두 변수에 관한 관측값을 도표로 요약하고 해석하는 방법을 다루고자 한다.   1 .  자 료 의  입 력## 교재 출처 최하단에 표시 ### 예제5: 통계학과 신입생 51명의 키와 몸무게를 기록한 것이다.# 키와 몸무게의 표본상관계수를 구하고, 산점도를 그려라. (p.108)import numpy as np# 키와 몸무게 자료의 입력height = np.array([181,161,170,160,158,168,162,179,183,178,171,177,163, 158,160,160,158,173,160,163,167,165,163,17.. 더보기

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