분포의 사후평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표
분포의 사후평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본
활용하여 선형회귀분석을 시행하시오.
분석결과에 따라 다음의 결과를 제출하시오.
1)설정된 이론을 구체적으로 설명하시오.
가설설정
귀무가설: 운전면허 보유자수가 증가하면 보험회사의 이익도 증가할 것이다.
대립가설: 운전면허 보유자수가 증가해도 보험회사의 이익은 증가하지 않
분포는 성공할 확률인 p인 베르누이 실험을 n번 반복했을 때 성공 횟수의 분포이다.
따라서 5개 중 하나를 택하는 선다형 문제가 20문항 있는 시험에서 랜덤하게 답을 써넣는 경우 성공 횟수의 분포는, 성공할 확률 p = 1/5이고 실험 횟수 n = 20인 이항분포(X~ B(n, p))를 따른다. 따라서 다음의 식이 성립한
분포를 이론적으로 다루기보다는 관찰된 자료를 처리하고 해석하는 활동을 경험하며, 확률과 통계의 기본적인 개념, 원리, 법칙 등을 활용하여 여러 가지 실생활의 문제를 해결할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. 그리고 제7차 수학과 교육과정에서는 통계지도의 성격에 대하여 다음과 같이 언급하고
데이터가 세로방향으로 나열되도록 한 후 데이터를 다운로드한다(그림1 참고).
이 데이터를 바탕으로 엑셀로 연도별 전국 총출생성비의 시계열도표를 다음의 과정을 통해 나타낼 수 있다. 먼저 그래프를 그리기 위한 데이터 영역을 마우스로 선택한다(A열과 C열). 만약 다운받은 데이터에서 그림 3처
평균, 분산, 상관, 회귀분석 등이 있다.
추리통계학은 추측통계학이라고도 하는데, 앞서 기술한 기술통계학과는 달리 표본조사를 하는 것이 원칙이다. 즉 표본을 통해 모집단의 특성을 파악하는 것이다. 추리통계학은 주로 모집단의 수가 너무 많은 경우 처럼 전수조사를 하기 어려운 상황일 때 주로
확률변수이다. 표 1처럼 확률변수가 취할 수 있는 값과 확률변수가 그 값을 취할 수 있는 확률을 짝지어 정리한 것을 확률분포(確率分布)라고 한다. 표 1은 2개의 동전을 동시에 던져 얻은 확률변수와 확률이다. 확률변수 X는 앞면이 나오면 1을, 뒷면이 나오면 0을 대응시켜 그 값을 더한 것이다.
활용된다. 이 장에서는 행정계량분석3 1.행정계량분석 강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구문제 및 관련한 장별 주제(제1장)2. 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지(제3장)3. 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법(제4장 및 제5장)4. 정규분포의 특징 네 가지(제7장) 5. 중심