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해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 수치자료의 중심위치를 나타내는 대푯값 중 평균에 대해 알아본다. 추가적으로 자료 형태에 따라 대체 평균들을 알아본다. 수치자료를 이용한 자료정리 그래프와 같은 시각적인 방법은 자료의 특성을 파악하는데 아주 중요한 정보를 제공하지만 보는 사람에 따라 다르게 해석할 수 있다. 따라서 최종 결과는 자료의 특성을 객관적으로 나타내는 수치로 제시된다. 자료를 대표할 수 있는 중심위치(central location)과 자료들이 얼마..
해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 과제 과제1 "Score.txt"의 자료를 불러오기 (학점자료) 도수분포표 만들기: 도수, 상대도수, 누적상대도수 포함 # score file scan score
해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 수치자료를 범주화 하는 방법을 알아본다. 범주화된 수치자료를 표나 그래프를 이용하여 정리하는 방법을 알아본다. 도수분포표 (Frequency table) 수치자료에 대한 도수분포표 자료의 값이 몇 개로 한정된 경우에는 값을 범주로 처리한다. 자료를 범주화하고 도수분포표를 작성한다. (순서자료 형태로 변환) 도수, 상대도수 + (누적도수 또는 누적상대도수) 표시 관측된 값들을 몇 개의 구간으로 범주화하여 해당 그룹에 속한 ..
해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 범주형 자료를 표나 그래프를 이용하여 정리하는 방법을 알아본다. 도수분포표 (Frequency table) 각 범주에 몇 개의 관측개체가 있는지를정리한 표 일변량 범주형자료를 정리하는데 기본이 되는 표 순서자료 또는 수치자료에 대해서도 범주화하여 만들 수 있으며, 순서나 크기순으로 정렬하여 상대도수뿐만 아니라 도수나 상대도수를 누적시킨 값을 추가할 수 있다. 도수 (frequency): 범주에 속한 관측개체의 수 (=빈도..
해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 효과적인 자료 분석을 위해 자료를 속성에 따라 분류해본다. 자료의 종류와 특성 통계분석 방법은 자료의 속성과 분석 목적에 따라 달라진다. 분석 방법의 적절성: 분석하고자 하는 자료가 분석방법에서 가정한 조건을 얼마나 만족하는지에 따라 결정한다. 자료의 속성에 따른 분류필요 통계학에서는 분석 목적이나 자료 형태에 따라 다양한 형태의 분석 방법을 제공한다. 따라서 분석 방법은 무엇으로 선택하는지가 매우 중요하며 이를 효과적으..
해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습 목표 자료 분석과 확률 실험을 하기 위한 통계 프로그램인 R과 Rstudio를 설치한다 통계프로그램 상용프로그램 상업적 목적이나 판매 목적으로 만든 프로그램 SAS, SPSS, STATA, Matlab 무료프로그램 R, Python → 일종의 고급 컴퓨터 언어 SAS University Edition → 가상 애플리케이션 (가상 곤간에 해당되는 프로그램 설치 필요) R 설치 (Window 기준 설명) ①R 홈페이지 접속: https://www.r-project.org/ 접속 ② CRAN Mirro..
해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습 목표 표본설계 및 표본추출 과정에서 모집단의 구성과 다른 표본이 얻어질 수 있는 문제를 가중치 조정을 통해 해결하는 방법을 알아본다. 예시로 가중치 부여 알아보기 개표방송 지역구: A지역 7만명 투표, B지역 3만명 투표 개표율: A지역 10%, B지역 50% A지역 1번 후보자 득표율 60%, 2번 후보자 40% B지역 1번 후보자 득표율 30%, 2번 후보자 70% → 1번 득표수: 7만x0.1(A 지역 개표율)x0.6(..
해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습 목표 표본 추출을 이해하는데 필요한 주요 개념을 알아본다. 모집단을 대표할 수 있는 표본을 얻기 위한 표본 추출 방법에 대해 알아본다. 확률표본추출 vs. 비확률표본추출 확률표본추출(Probability sampling) : 모집단을 구성하는 모든 추출단위에 대해 표본으로 추출된 확률을 알 수 있는 추출법 표본으로 추출 될 확률을 배당할 수 있을 때 사용 표본추출틀(sampling frame, 표집틀) 필요 표본추출틀: 모집..