통계 기초

데이터평균의 종류 : 산술평균, 기하평균, 조화평균 기하평균(증가율 관련) : 기본값을 1로 놓고 1에서 증가 감소하는 퍼센트를 더하거나 빼고 더워서 갯수 만큼 제곱조화평균(속력관련) : 2ab/a + b평균을 흔드는 극단적인 값이 존재할 때도 있다.평균으로 보기전에

자료의 밀집과 퍼짐 정도값이 커질수록 평균이랑 멀어지는 값을 표본을 가짐값을 같은 갯수로 4개로 나눈 각각의 값25%Median(중앙값), 50th percentile75%Q3-Q1Q3+z.5\*IQRQ1-1.5\*IQRminimum보다 작거나maximum보다 큰값상대

통계를 통해 알고 싶어하는 모든 집단모수(parameter) : 모집단의 특성(모평균, 모분산, 모표준편차 등)모집단의 분포, 특성을 알기 위해 모집단에서 추출된 일부 집단통계량(statistic) : 표본의 특성 (표본평균, 표본분산, 표본표준편차 등)모집단에서 표본

내가 세운 가설이 통계적으로 유의한지 살펴보는 것검정순서1\. 귀무가설과 대립가설을 설정한다.2\. p-value를 구한다.3\. p-value를 기준으로 가설의 채택/기각 여부를 결정한다p-value가 0.05(유의수준)보다 크면 귀무가설을 채택p-value가 0.0

분산분석(ANOVA) 3개 이상의 다수 집단을 비교할 때 사용하는 검정 방법 F분포 사용 ( F = 집단 간 분산 / 집단 내 분산) 등분산성 가정 집단 내 분산이 서로 비슷한가? 비슷해야 비교 가능하다. 검정 순서 1\. Ommibus F 검정 F값이 큰가?

카이제곱 통계량은 데이터 분포와 가정된 분포 사이의 차이를 나타내는 측정값카이제곱 검정통계량이 카이제곱분포를 따른다면 카이제곱분포를 사용해서 검정 수행카이제곱 분포에서 일어나기 불가능한 일이면 귀무가설 기각, 대립가설 채택두 변수는 서로 연관성이 있는가?실제 표본이 내

독립변수(x)로 종속변수(y)를 예측하는 것영향을 미칠 것으로 생각되는 변수영향을 받을 것으로 생각되는 변수기울기와 절편여러 원인이 존재하는 경우에 대해 여러 독립변수를 준비하고 종속변수 y를 설명하는 회귀 방정식을 만들어야 한다.다중 회귀분석은 하나의 결과를 여러 원