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확률분포2

[기초통계] 확률분포, 이산확률분포 vs 연속확률분포, 이항분포(+베르누이분포), 포아송분포 - 확률분포 확률분포(probability distribution)는 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 의미한다. - 확률분포의 중요성 확률분포를 활용하는데에 대한 의미와 중요성은 아래와 같다. 1. 확률변수가 일어날 확률을 전체 1.0(100%)인 분포로 표현하여 관측된 통계량이 일어날 확률을 계산할 수 있게 한다. 2. 확률변수의 특성(이산 or 연속) 및 분석특성(일표본, 차이검정 등)에 따라 이론적으로 성립된 확률분포를 기준으로 모집단의 추론 및 가설검정이 가능하다. 3. 각 확률분포는 변수와 분석의 특성에 맞는 최적의 이론적 모형을 의미한다. 4. 확률분포는 통계량을 파악하여 통계적 의사결정을 내리는 기준을 제시한다. - 확률분포의 종류 이산 확률 분포 연속 확률 분포 이산 .. 2019. 9. 6.
[기초 통계] 표준화, 정규분포, z분포, t분포, 카이제곱분포, F분포 - 표준화 표준화란 기준점을 동일하게 맞춰 조사자가 자료들을 쉽게 비교할 수 있도록 만드는 과정으로, 대표적인 표준화 분포인 표준정규분포(z분포)는 평균을 0, 표준편차를 1로 만든다. 표준화과 필요한 이유는 다음의 예시에서 설명이 가능하다. 예시) A가 영어 80점, 수학을 70점 맞았다고 했을 때, 영어를 더 잘했다고 판단할 수 있는가? 위의 예시에서 단순히 점수를 비교한다면 영어의 점수가 더 우위에 있다는 것을 알 수 있다. 하지만 반 평균 점수가 영어의 경우 90점, 수학의 경우 60점이라 한다면, 위의 판단이 틀렸다는 것을 알 수있다. 위의 판단의 오류를 방지하려면, 각 과목 점수에 대한 표준화를 실시하여 기준점을 동일하게 맞춘 후 비교하는 것이 바람직하다. 이것이 표준화가 필요한 이유이다. -.. 2019. 9. 4.
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