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[통계학의 이해Ⅰ] 8주차 확률벡터 -1. 분산과 표준편차
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 모집단의 분포가 얼마나 퍼져있는지를 나타내는 분산 및 표준편차의 계산과 성질에 대해 알아본다. 모분산(population variance) 표본평균은 자료의 중심위치이며 자료가 얼마나 퍼져있는가에 대한 대표적인 통계값은 분산 또는 표준편차 표본분산 표본크기: n 표본이 가질 수 있는 값 {x1, x2, ..., xn} ni: 표본 중 xi값을 가지는 표본의 수 표본분산을 구하는 식에서 모분산을 유도할 수 있다. 통계적 확..
[통계학의 이해Ⅰ] 3주차 일변량 자료에 대한 수치적 기술통계 -4. 수치자료 분포의 산포2
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 자료들 간의 거리를 이용하여 산포도를 계산하는 방법을 알아본다. 표본분산과 표준편차 모든 자료들 간의 거리의 합을 이용하는 방법은? 거리(distance): 임의의 점 a, b, c에 대해 아래 성질을 만족한다. 해당 거리를 이용하여 자료들 간의 퍼져있는 정도를 알 수 있다. 이러한 성질을 만족하는 D는 수없이 많은데 그 중 우리는 D(a, b) = |a - b|와 D(a, b) = (a - b)^2에 관심을 갖는다. 이..