Ⅰ. 통계적 자료 분석
1.기본개념
1)빈도분포 (Frequency distribution)
(1) 개념
어떤 집단에서 측정치를 그 집단의 의미있는 특징을 밝히기 위해 수치들을 정리하게 된다. 이런 수치들의 정리는 여러 가지 통계적 처리를 간편하게 해주며, 연구보고서나 논문에서 원자료를 대신해서 매우 의미있는 역할을
a. 일선판매망(GRASS ROOTS)
제품이나 서비스를 구입하고 사용하는 고객과 직접 접촉하는 일선 판매망(grass roots)혹은 판매요원(sales forces)의 개별 예측치 들을 합성하여 예측치를 구하는 방법
ex)편의점 중국집 등등
* 지역별 특성이 다소 다르게 나타날 수 있기에 해당지역의 사회적 특성
1. 통계학에서 자료의 중심·퍼진 정도 -> 매우 중요
↳ 표본의 중심 -> 모집단의 중심
모집단의 퍼진 정도 -> 표본의 퍼진 정도
계산 가능(구할 수 있음)
↳ 중심 : 평균(mean), 중앙값(median), 최빈값(mode)
퍼진 정도 : 범위, 분산, 표준편자(standard deviation),
사분위수 범위(interqua
square 가 0.249 가 나왔다. component1과 component2의 독립변수가 재구매 의향에 영향을 끼친다는 회귀식의 설명력이 24.9%로 낮음을 알 수 있다. 그러므로 재구매 의향에 영향을 끼치는 독립변수들이 component1과 componet2 이외에도 엄청나게 많은 변수들이 존재하는 것을 알 수 있다.
<표7.2>를 보았을 때 component1
표본 평균의 평균은 모집단의 평균과 같다.
E(X) = μ = E(X) = μ x
3. 표본 평균의 표준편차는 모집단의 표준편차를 을
나눈 것과 같다.
4. 모집단의 분포가 정규분포가 아닐 때에도, 표본의 크기
가 커지면, 표본평균의 표본 분포는 정규분포에 근사한다.
이를 중심극한정리(central l