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통계공부12

[통계공부] 14. 중심극한정리란? 엑셀로 알아보는 중심극한정리(엑셀 파일 첨부) 1. 중심극한정리란? 중심극한정리(Central Limit Theorem, CLT)는 통계학에서 주요한 이론 중 하나로, 확률 변수들의 합 또는 평균이 정규 분포에 근사하는 현상을 설명합니다. 이는 다양한 통계적 추론과 가설 검정에 적용되며, 대표적으로 대표집단의 평균 추정, 가설 검정, 신뢰구간 등에 활용됩니다. 동전 던지기를 예시로 들어보면, 동전을 여러 번 던질 때 앞면이 나오는 횟수의 합 또는 평균은 정규 분포에 근사합니다. 충분히 큰 표본 크기를 가진 경우, 동전 던지기 결과의 평균은 정규 분포를 따를 것이며, 이는 통계적 추론에서 다양한 활용을 가능케 합니다. 2024.01.24 - [통계공부] - [통계공부] 13. 이항분포란? 이항분포의 공식과 정규분포와의 관계 [통계공부] 13. 이항분포.. 2024. 1. 27.
[통계공부] 13. 이항분포란? 이항분포의 공식과 정규분포와의 관계 1. 이항분포란? 이진 결과의 확률분포 이항분포는 이진(binary) 결과를 가지는 실험에서 성공과 실패의 확률을 나타내는 확률분포로, 각 시행이 서로 독립적이고 동일한 확률로 성공 또는 실패하는 경우에 사용됩니다. 이항분포는 대표적으로 주사위를 던지는 행위, 동전을 던지는 행위 등과 같이 각각의 시행이 독립적이며 이진 결과를 갖는 실험을 모형화하는 데 사용됩니다. 2. 이항분포의 공식 3. 이항분포 엑셀 및 예제로 알아보기 엑셀에서 이항분포는 BINOM.DIST라는 함수를 사용합니다. BINOM.DIST(Number_s, Trials, Probablility_s, Cumulative)로 구성되어 있습니다. Number_s : trials만큼의 시행 중 성공할 횟수입니다. Tials : 독립적 시행 횟수.. 2024. 1. 24.
[통계공부] 12. 엑셀수식으로 알아보는 정규분포 및 t-분포 1. 엑셀에서 사용가능한 정규분포 함수 2023.10.24 - [전체글] - [통계공부] 3. 정규분포의 특징과 수식 [통계공부] 3. 정규분포의 특징과 수식 1. 정규분포: 확률 분포의 핵심 정규분포는 확률과 통계학에서 핵심적인 역할을 하는 확률 분포 중 하나입니다. 이 분포는 다양한 현상과 데이터 세트에서 관찰되며, 평균과 표준편차를 통해 완 informyun.com 엑셀 함수 중 대표적으로 NORM.DIST 함수가 있습니다. NORM.DIST(X,Mean,Standard_dev,Cumulative)로 구성되어있습니다. X = 분포를 구하려는 값입니다. Mean = 분포의 산술평균입니다. Standard_dev = 분포의 표준편차입니다. Cumulative = True : 누적분포함수, False :.. 2024. 1. 23.
[통계공부] 11.공분산 및 피어슨 상관계수 기본 개념 (공분산 공식) 1. 공분산이란? 공분산은 통계적으로 두 변수 간의 관계를 측정하는 지표로, 두 변수가 함께 어떻게 변하는지를 나타냅니다. 이것은 데이터 분석 및 통계 모델링에서 중요한 역할을 합니다. 2023.10.23 - [전체글] - [통계공부] 2. 평균, 편차, 분산, 표준편차 [통계공부] 2.평균, 편차, 분산, 표준편차 1. 평균 (Mean) 평균은 데이터 집합의 중심 위치를 나타내는 통계적 지표로, 모든 데이터 포인트의 합을 데이터의 개수로 나눈 값입니다. 이것은 데이터의 대표값 중 하나로, 집단의 전반적인 경향 informyun.com 2. 공분산의 기본 공식 및 해석 공분산이 양수인 경우, 두 변수는 양의 상관관계를 갖고 있습니다. 이는 한 변수가 증가할 때 다른 변수도 증가한다는 것을 의미합니다. 반.. 2024. 1. 22.
[통계공부] 10. 왜도 및 첨도에 대해 알아보기(왜도, 첨도 공식) 1. 왜도 (Skewness) 2023.11.14 - [통계공부] - [통계공부] 8. 기초통계량의 종류(중심경향성, 퍼짐 정도, 왜도, 첨도) [통계공부] 8. 기초통계량의 종류(중심경향성, 퍼짐정도, 왜도, 첨도) 1. 중심경향성 (Measures of Central Tendency) 중심경향성은 데이터의 중심이 어디에 있는지를 나타내는 통계량을 말합니다. 대표적인 중심경향성 지표로는 평균, 중앙값, 최빈값이 있습니다. 1.1. 평균 ( informyun.com - 왜도는 확률 분포의 비대칭 정도를 나타냅니다. - 왜도의 부호에 따라 데이터의 비대칭 방향이 결정됩니다. - 왜도가 음수인 경우: 분포가 왼쪽으로 길게 늘어진 꼬리를 가지고 있어 오른쪽으로 치우쳤다고 합니다. 이때, 산술평균→중위값 → 최.. 2024. 1. 21.
[통계공부] 9. 평균의 종류(산술평균, 기하평균, 조화평균, 가중평균) 1. 산술평균 산술평균은 데이터 집합의 합을 데이터의 개수로 나눈 것입니다. 이는 데이터의 중심 위치를 나타내는 가장 일반적인 지표 중 하나입니다. 산술평균은 이상치에 민감할 수 있어, 데이터의 분포가 비대칭이거나 이상치가 있는 경우에는 다른 평균들과 비교하여 조심해야 합니다. 2. 기하평균 기하평균은 양수로 이루어진 데이터 집합의 값들을 모두 곱한 후, 전체 데이터의 개수에 대한 제곱근을 구한 것입니다. 기하평균은 주로 비율, 성장률, 등비수열 등에서 사용되며, 큰 값에 민감하지 않아 이상치의 영향을 줄일 수 있습니다. 기하평균의 예시를 살펴보겠습니다. 기하평균은 보통 "증가율", "감소율"과 같이 "%"변화율에 따른 평균입니다. 주식의 평균 증감률, 화율의 평균 변동률, 판매량의 평균 증감률이 대표적.. 2023. 11. 17.
[통계공부] 8. 기초통계량의 종류(중심경향성, 퍼짐정도, 왜도, 첨도) 1. 중심경향성 (Measures of Central Tendency) 중심경향성은 데이터의 중심이 어디에 있는지를 나타내는 통계량을 말합니다. 대표적인 중심경향성 지표로는 평균, 중앙값, 최빈값이 있습니다. 1.1. 평균 (Mean) 데이터의 모든 값을 더한 후 데이터의 개수로 나눈 값으로, 데이터의 대략적인 중심을 나타냅니다. 예를 들어, 세 명의 학생의 시험 점수가 각각 70, 80, 90이라면, 평균은 (70 + 80 + 90) / 3 = 80이 됩니다. 또한, 평균의 종류는 다양하면 그중 대표적으로 산술평균, 가중평균, 기하평균등이 있습니다. 이에 관한 내용은 다음 포스팅에서 다루어 보겠습니다. 2023.11.17 - [통계공부] - [통계공부] 9. 평균의 종류(산술평균, 기하평균, 조화평균,.. 2023. 11. 14.
[통계공부] 7. 기술통계와 추론통계의 이해와 차이점 1. 기술통계 (Descriptive Statistics) 기술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 통계학의 한 분야입니다. 이는 데이터 집합의 주요 특성을 간결하게 표현하여 이해를 돕는 것이 목적입니다. 기술통계는 중심경향성(평균, 중앙값, 최빈값)과 분산정도(표준편차, 범위, 사분위수) 등을 계산하여 데이터의 특성을 정량화합니다. 2. 추론통계 (Inferential Statistics) 추론통계는 주어진 데이터의 표본을 사용하여 모집단에 대한 결론을 도출하거나 예측하는 통계학의 분야입니다. 모집단은 전체 집단을 나타내며, 추론통계는 표본 데이터를 기반으로 모집단에 대한 통계적 추론을 수행합니다. 이는 불확실성을 고려하여 모집단에 대한 확률적인 일반화를 시도합니다. 2023.10.28 - [통계공부] -.. 2023. 11. 13.
[통계공부] 5. 모집단과 표본집단 (신뢰구간 및 신뢰도 공식) 1. 모집단과 표본집단 1.1. 모집단 (Population) - 모집단은 특정 관심 대상의 전체 집합을 나타냅니다. 이것은 연구자가 조사하려는 모든 개체 또는 항목을 포함합니다. 모집단은 종종 크고 다양하며, 관심 대상에 따라 다를 수 있습니다. - 예를 들어, 만약 특정 제품의 품질을 조사하고자 한다면 해당 제품의 모든 제품이 모집단이 될 것이며, 모든 사람의 연령을 조사하려면 모든 인구가 모집단이 될 것입니다. 1.2. 표본집단 (Sample) - 표본집단은 모집단에서 무작위로 선택된 부분 집합을 나타냅니다. 표본은 모집단을 대표하고자 하는 목적으로 사용됩니다. - 표본집단은 모집단에서 데이터 수집의 비용, 시간 및 노력을 줄이는 데 도움을 줍니다. 또한 통계적 분석 및 추론을 수행할 때 표본 데이.. 2023. 10. 28.
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