통계 썸네일형 리스트형 지나가는 통계 #4 정규분포 정규분포에 대해서 정리해보겠습니다. 위와 같이 (표준)정규분포를 그려보면 여러 정규분포의 특징을 이해할 수 있습니다. 첫 번째로 정규분포는 평균을 중심으로 좌우 대칭을 갖는 분포입니다. 이것은 분포가 평균값을 중심으로 왼쪽과 오른쪽이 대칭적으로 나타납니다. 정규분포는 평균(μ)와 분산(σ^2)으로 특징 지어집니다. 평균은 분포의 중심(위의 예시에서는 0)을 나타내며, 분산은 데이터가 얼마나 퍼져 있는지를 나타냅니다. 표준편차(σ)는 분산의 양의 제곱근으로, 데이터의 변이성, 즉 얼마나 퍼져있는지를 나타냅니다. 정규분포에서는 평균, 중앙값, 최빈값이 모두 동일합니다. 정규분포는 꼬리가 무한히 길어지는 특징을 가집니다. 이것은 극단적인 값 또한 가능하다는 것을 의미하며, 이는 통계적 이론과 추론에서 중요한 .. 더보기 지나가는 통계 #1 확률추출법과 비확률추출법 통계를 공부하고 있습니다. 언제까지 할지는 모르겠지만, 이왕 공부하는 김에 공부할 때 정리한 내용을 블로그로 관리하면서 작성해두려고 합니다. 오늘은 확률추출법과 비확률추출법에 대한 내용입니다. 확률추출법은 비용과 복잡성이 높을 수 있지만 대표성을 갖고 유용성이 큽니다. 그러나 비확률추출법은 간편하고 비용이 상대적으로 낮을 수 있지만, 대표성을 가지기 어렵고, 통계적 불확실성이 증가할 수 있습니다. 비교 확률추출법 비확률추출법 개념 모집단 내 각 개체가 표본으로 선택될 확률을 정확히 계산할 수 있는 방법을 사용하는 표본추출 방법으로, 모든 개체가 선택될 확률은 미리 계산되고 알려져 있어야 함. 모집단 내 각 개체가 표본으로 선택될 확률을 정확히 계산하지 않는 표본추출 방법으로, 임의로 혹은 주관적으로 추출.. 더보기 이전 1 다음
