분포 같은 경우는 거의 정규분포에서 왜도와 첨도가 각각 –0.0019와 3.169인 것과 같다. Burr[19]은 table1에서 중간값, 평균, 편차를, table2에서는 burr분포(c와 r의 조합에 따라 다양한 경우가 존재하는 분포)의 왜도와 첨도를 도표화시켰다. 그리고 이것을 통해서 Burr 변수(Y라고 하자)와 확률변수(random variabl
평균분포의 측정된 왜도(skewness)와
첨도(Kurtosis)에 따른 대칭도표 평균 런 길이의 영향을
연구하였다.
왜도(skewness)란?
자료의 분포모양이 평균인
중심으로부터 한 쪽으로 치우쳐져 있는 정도를 나타내주는 정도.
즉, 확률분포곡선에서 비대칭의 정도를 나타내는 척도.
분포의 형태보다는 모수의 값이다. 모수를 추론하기 위하여 표본들을 적당한 형태로 변환한 표본들의 함수인 통계량(statistic: 예를 들어 표본평균, 표본분산)을 구하게 된다. 그런데 이러한 통계량 값은 우리가 얻은 표본에 따라 매번 다른 값이 나올 것이다. 즉 통계량은 확률변수이며 어떤 확률분포를
특성을 파악하는 통계기술을 말하며, 요약수치와 도표로 구성되어 있다. 표본 또는 모집단의 특성을 서술하는 요약수치에는 빈도분포, 집중경향치(최빈치, 중앙값, 평균), 산포도(변산도; 범위, 사분편차, 분산, 표준편차), 백분율 등이 있고, 도표는 히스토그램, 막대도표, 절선도표, 파이차트가 있다.
변수에 대하여 얻어진 자료를 숫자형태의 코드로 전환시키게 된다. 이를 부호화/코딩(coding)이라 한다.
코딩을 한 후에는 분석을 위해 코딩된 자료를 컴퓨터에 입력하겐 된다. 코딩과정과 입력과정을 통해 오류가 발생할 수 있으므로 이런 오류가 없는지를 검토해야 한다. 이를 '오류검토작업/데이터 클