- 이산형 확률분포
- 베르누이 시행
- 이항분포
- 포아송 분포
- 기하분포
- 연속형 확률분포
- 균일분포
- 정규분포
- 지수분포
- 카이제곱분포
- t분포
- F분포
- 누적분포함수: 확률변수의 함수분포
- 변수변환 이용 확률밀도함수 계산
- 순서통계량의 분포
- 회귀분석의 기본가정
- 단순회구계수 계산
- 회귀모형의 유의성 검정
- 회귀계수의 유의성 검정
- 회귀계수의 의미
- 결정계수의 성질
- 더미변수 회귀분석
- 검정
- 분산분석
- 추정
- 범주형 자료 분석
- 공분산과 상관계수
- 분산분석: 일원배치 분산분석
- 범주형 자료분석: 카이제곱 독립성 검정, 동질성 검정, 적합성 검정
어떤 현상을 종합적으로 한눈에 알아보기 쉽게 일정한 쳬계에 따라 숫자로 표현
조사를 통해 작성되며 의사결정에 활용
사회현상 또는 자연현상에서 일어나는 불확실한 현상들을 수치화하여
그 자료를 요약, 정리, 분석하고 불확실성에 대한 일반적인 규칙성을 발견하여
최선의 판단을 내리기 위한 방법론
수집뇓 자료를 요약, 정리하여 자료를 대표하는 수치, 표, 그래프 등으로 자료의 특성 설명
추론통계학이라고도 하며, 조사된 자료를 분석하여
관심대상 전체에 대해서 추측하고 일반화된 결론을 얻는 분야
-
모집단(Population): 관심의 대상이 되는 모든 개체들의 집합
-
표본(Sample): 모집단을 가장 잘 대표할 수 있는 모집단의 일부
-
전수조사(Census): 총조사, 모집단 전부 조사 방법
-
표본조사(Survey): 모집단의 일부 조사하여 모집단 전체 특성을 추정하는 방법
-
모수(Parameter): 모집단을 대표하는 수치화된 특정한 값
-
통계량(Statistic)
- 표본의 관측값으로부터 계산되는 확률변수로서 표본을 택할 때마다 변하는 값
- 표본통계량이라고도 함
-
추정량(Estimator): 모집단의 모수를 추정하기 위한 사용되는 통계량
-
추정치(Estimate): 하나의 특정한 표본으로부터 계산된 추정량의 값
-
비표본오차(Nonsample Error)
- 표본오차를 제외한 모든 오차
- 면접, 조사표 구성방법의 오류, 조사관의 자질, 조사표작성 및 집계 과정에서의 오차
- 전수조사와 표본조사 모두 발생
-
표본오차(Sample Error)
- 표본자료를 근거로 얻은 결과를 모집단 전체에 대해 일반화하기 때문에 필연적 발생
- 표본 크기 증가로 감소 가능
- 표본조사에서 발생, 전수조사의 표본오차는 0
-
표준편차(Standard Deviation): 분산의 양의 제곱근
-
표준오차(Standard Error): 추정량의 표준편차
- 통계조사 목적: 모집단 분포 파악
- 일반적으로 일부만을 조사하여 모집단의 분포 추측은 매우 어려움
- 낮은 목적: 모집단 분포의 위치와 범위를 나타내는 모평균과 모분산 추측
- 표본 관측값으로부터 계산된 통계량 중에서 모수 추정에 사용되는 통계량인 추정량으로 모수 추정
- 표본 특성을 조사하여 모집단 특성 추정
- 모수 추정: 사전적 분석
- 가설 검정:
- 사후적 분석, 사전에 설정된 모수에 대해 가설의 진위여부 판정
- 모집단에 대한 추측 또는 예상의 타당성을 추출한 표본을 바탕으로 평가하는 일련의 과정
변인, 조사대상의 관심이 되는 특성
속성 수량화 여부: 질적/양적 변수
- 질적변수(Qualitative Variable): 수치화 불가, 성별, 종교, 국적 등
- 양적변수(Quantitative Variable): 측정에 의한 수치화
- 연속변수(Continuous Variable)
- 이산변수(Discrete Variable)
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent