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통계학

상관관계 조사자는 종종 모집단에 있는 개인 또는 개체의 두 개 이상의 속성이 서로 어떻게 관련되어 있는지에 관심이 있습니다. 예를 들어, 환경 연구원은 주요 고속도로로부터의 거리에 따라 토양의 납 함량이 어떻게 달라지는지 알고자 할 수 있습니다. 유아 교육 연구원은 어휘 크기가 연령과 어떤 관련이 있는지 조사할 수 있습니다. 지원자가 대학에서 성공할지 여부를 예측해야 하는 대학 입학 사정관은 대학 성적 평균과 고등학교 성적, ACT 또는 SAT 점수와 관련된 모델을 사용할 수 있습니다. 이변량 숫자 데이터의 산점도는 x 값과 y 값이 얼마나 강하게 관련되어 있는지 시각적으로 보여줍니다. 그러나 정확한 진술을 하고 데이터에서 결론을 도출하려면 그림을 넘어서야 합니다. 상관 계수(공동 및 관계에서)는 (x,..

통계학

데이터 세트 요약: 상자 그림 섹션에서 수치 측정을 사용하여 데이터 세트의 중심과 가변성을 설명하는 방법을 살펴보았습니다. 중앙 및 산포 측정보다 더 자세한 정보를 제공하지만 줄기 및 잎 디스플레이 또는 히스토그램보다 덜 세부적인 데이터를 요약하는 방법이 있으면 좋을 것입니다. boxplot은 그러한 기술 중 하나입니다. 콤팩트하지만 데이터의 중심, 산포, 대칭 또는 왜도에 대한 정보를 제공합니다. 골격 상자 그림과 수정된 상자 그림의 두 가지 유형의 상자 그림을 고려합니다. 골격 상자 그림의 구성 1. 가로(또는 세로) 측정 눈금을 그립니다. 2. 아래쪽 사분위수에 왼쪽(또는 아래쪽) 가장자리가 있고 위쪽 사분위수에 오른쪽(또는 위쪽) 가장자리가 있는 직사각형 상자를 구성합니다. 그러면 상자 너비가 i..

통계학

데이터 세트의 가변성 설명 중심 측정값을 보고하면 데이터 세트에 대한 일부 정보만 제공됩니다. 센터에 대한 가치의 확산을 설명하는 것도 중요합니다. 그림에 표시된 세 가지 샘플은 모두 평균 ! 중앙값! 45. 첫 번째 샘플은 세 번째 샘플에 비해 변동성이 큽니다. 두 번째 샘플은 첫 번째 샘플보다 변동성이 적고 세 번째 샘플보다 변동성이 큽니다. 두 번째 샘플의 변동성 대부분은 두 개의 극단값이 중심에서 멀리 떨어져 있기 때문입니다. 가변성의 가장 간단한 수치 측정은 범위입니다. 데이터 세트의 범위는 다음과 같이 정의됩니다. 범위 = 최대 관측치 ㅡ 최소 관측치 일반적으로 더 큰 범위에서 더 많은 변동성이 반영됩니다. 그러나 변동성은 전체 데이터 세트의 특성이며 각 관찰은 변동성에 기여합니다. 그림에 표..

통계학

데이터 세트의 중심 설명 수치 데이터를 설명할 때 관찰을 나타내는 값을 보고하는 것이 일반적입니다. 이러한 숫자는 데이터가 있는 위치 또는 수직선을 따라 "중앙에 있는" 위치를 대략적으로 설명하며 이를 중심 측정이라고 합니다. 가장 널리 사용되는 두 가지 중심 측정값은 평균과 중앙값입니다. ■ 평균 일련의 수치 관찰의 평균은 익숙한 산술 평균입니다. 관측치의 합계를 관측치 수로 나눈 값입니다. 관찰이 이루어진 변수, 샘플 크기 및 개별 관찰에 대해 간결한 표기법을 사용하는 것이 도움이 됩니다. x = 샘플 데이터가 있는 변수 n = 표본의 관측치 수(표본 크기) x1 = 샘플의 첫 번째 관찰 x2 = 샘플의 두 번째 관찰 xn = 샘플의 n번째(마지막) 관찰 예를 들어 x = 배터리 수명(시간)에 대한 ..