tmdwls379의 등록된 링크

 tmdwls379로 등록된 네이버 블로그 포스트 수는 46건입니다.

통계 툴 추천 R , SAS , SPSS 의 장 단점 [내부링크]

통계 툴의 종류는 정말로 다양합니다!R무료 오픈소스로, 누구든지 모두 무료로 사용 가능!⊙ ...

[망원동 피자] 논란의 파이브테이블즈 솔직 후기 [내부링크]

안녕하세요 여러분!어제는 망원동에 있는 파이브테이블즈를 다녀왔습니다! 망원동 근처에는 정말로 예쁜 ...

퍼포먼스 마케팅 핵심 지표 총정리 [1] [내부링크]

안녕하세요! 마케팅 꿈나무 입니다!그로스 해킹, 퍼포먼스 마케팅, 디지털 마케팅 등 요즘 들어 정말로 많...

퍼포먼스 마케팅 핵심지표 총 정리 [2] [내부링크]

KPI (Key Performance Indicator) : 핵심 성과 지표MCU = Maximum Current User 간...

퍼포먼스 마케팅 핵심 지표 총정리 [3] 이탈율과 종료율의 차이 // Bounce Rate와 Percent Exit의 차이 [내부링크]

KPI (Key Performance Indicator) : 핵심 성과 지표다양한 KPI 중 인사이트를 추출하는데 많...

퍼포먼스 마케팅 핵심 지표 총정리 [4] [내부링크]

배너번아웃 클릭률이 1% 미만인 배너CTR = Click Through Rate 배너의 반응율 =...

[통계3] 표본평균, 표본표준편차와 중심극한정리 ㄹㅇ 초간단 정리 [내부링크]

표본추출분포란모집단에서 확률적으로 추출된 표본에서 산출된 통계량을 따르는 분포!즉, 표본추출이...

진짜 초간단 가설검정 개념정리 (귀무가설 대립가설 유의수준 1종 오류 2종 오류) [내부링크]

모집단 전체를 조사하는 전수조사를 통해 모집단의 특성을 파악하기 어렵다.그래서 통상적으로 표본을 추출...

[통계2] 표준편차 , 대푯값 과 산포도 초간단정리! [내부링크]

모집단 : 관심을 가진 대상 전체표본 : 관심을 가진 모집단의 대표 대상전수조사 : 모집단 전체를 조사 (거의 없음)모수 : 모집단에서 얻고자 하는 요약값ex)평균,표본평균,표본의 표준편차, 표본의 최대솟값 등통계량 : 표본에서 얻고자 하는 요약값ex) 모평균, 모표준편차 등기호 정리기초 통계량대푯값 : 자료의 특징이나 성질을 수치로 나타낸 값평균 : 자료 수치의 합계를 총수로 나눈 것중위수 : 관측된 값을 순서대로 나열했을 때 중간에 위치하는 값을 의미최빈수 : 관측된 값 중 제일 많은 값. 최빈수는 없을 수도 있고 1개 이상일 수도 있다산포도 : 대푯값 중심으로 자료들이 흩어져 있는 정도- 범위, 분산.......

유망한 마케팅 직무, 마케터 종류, 마케팅 진로 [내부링크]

안녕하세요더 나은 세상을 만들고 싶은마케팅 꿈나무입니다.오늘은 마케팅의 진로즉, 마케터는 현장에서 어떤 업무를 하는지알아보려고 합니다!마케팅 (Marketing) 이란?마케팅 하면 많은 분들이 광고/홍보를 연상합니다.광고나 홍보가 마케팅의 한 부분인 것은 맞습니다.그러나 저는 마케팅은 다각적인 접근을 통해 자사의 상품이시장(Market)을 더욱 효율적으로점유 할 수 있게 하는 분야 생각합니다.시장을 성공적으로 점유하기 위해서는단편적인 광고 홍보 뿐만 아니라철저한 시장 조사를 통해 고객이 무엇을 원하고 어떤 유통채널로 상품을 전달하고 어떻게 상품의 가격을 측정하고 마케팅의 가격대비 효과를 분석해 더욱 효.......

[통계3]정규분포 표준정규분포 ㄹㅇ초간단 핵심정리 [내부링크]

안녕하세요 여러분. 정보의 홍수 속에서 여러분을 구원해드리겠습니다.통계 기본 패키지를 사용하기 위해 꼭 필요한정규분포와 표준정규분포!이 개념들 속에서도 딱 핵심의 개념을 콕찝어서 설명해드리겠습니다정규분포의 형태⊙ 가운데 중심이 높음⊙ 중심으로 좌우 대칭적인 형태⊙ 중심을 나타내는 평균과 산포를 의미하는 표준편차에 의해 형태가 결정되는⊙ 종모양의 분포이다.정규분포의 특성평균 μ, 표준편차 σ 일 때관찰값이 (μ ± σ)에서 나타날 확률 = 0.6826관찰값이 (μ ± 2σ)에서 나타날 확률 = 0.9544관찰값이 (μ ± 3σ)에서 나타날 확률 = 0.9974.......

마케팅 꿈나무, 그의 복학기_3 [내부링크]

지난 포스팅에 이어 내가 어떤 도전을 시작했는지 이야기 해보려고 한다.나는 고등학교 때 같이 학생회를 했던동생의 연락을 받게 됐다."저랑 세미나 주최하실래요?"바로 알겠다고 했다.왜냐하면 재밌을 것 같았다. 그렇게 시작된, 더 나은 세상을 만들기 위한대한민국 청년들에게 용기를 심어주기 위한ANIMO Web-Seminar 프로젝트가 시작됐다.YC Colleage의 후원을 얻어냈고각종 커뮤니티에 홍보를 하여160명의 참가신청을 받았다.해당 프로젝트를 진행하는데 있어 가장어려웠던 부분은 연사님의 초빙이었다.정말로 수많은 현직자 분들에게 메일을 보냈고많은 분들의 답장이 왔다.그러나 다 파토였다세미나 1주일 전에.......

마케팅 꿈나무, 그의 복학기 _ 4 [내부링크]

지난 포스팅에 이어 나는 어떤 번화가 찾아왔을까?우선 Vision의 설정이다.1. Vision모건스탠리와 NASA에서 근무하신 김문재님과의인터뷰에서 이런 질문을 했다."문재 님의 원동력은 무엇인가요?" 그리고 그는 예상치 못한 답변을 들려준다"인류가 다행성(Multi-Planetary) 인류가 되었을 때,지금 발생하고 있는 빈부격차, 빈곤, 기아 등의사회적 문제가 다른 행성에서는발생하지 않도록 기여를 하고 싶어요."이는 그가 한 평생 아무리 열심히 연구를 하고 공부를 해도 이루기 어려운 목표이다.그러나그는 이 목표를 향해 자신이가고 있다는 것을 생각하는 것만으로도가슴이 뛴다고 이야기한다.그렇다꿈은 크게 꾸는.......

[통계-16] ANOVA(분산분석) F-검정 [내부링크]

분산분석의 기본개념분산분석(Analysis Of Variance) : 모집단의 평균 비교를 통해 평균에 대한 검정 분산분석 = 자료에서 필연적으로 발생하는 '변동성'을 모형(요인,인자,처리)에 의한 변동과 오차에 의한 변동으로 분해하여 요인의 유의성을 검증하는 기법.기본 용어인자/요인(Factor) = 관측값에 영향을 주는 속성(Ex_휘발유)처리(treatment)/인자수준(Factor level) = 인자의 여러 조건 (Ex_휘발유의 종류 3가지)일원배치법(One-way ANOVA) = 특성값에 영향을 주는 요인이 1개만 있는 모형이원배치법(Two-way ANOVA) = 특성값에 영향을 주는 요인이 2개 있는 모형이번 포스팅에서는 일원배치법(On.......

마케팅 꿈나무, 그의 복학기 _ 5 [내부링크]

지난 포스팅에 이어나는 앞으로 삶에 대한 Vision과 더불어 새로운 시야를 얻게 됐다.필자는 지난 1주일 동안 작은 컨설팅 회사에서 웹 미팅을 보조해 주었다.우선 이 회사는 국내 애니메이션 업체의 지적재산권을 태국과 중국으로수출하는 것을 도와주기 위해해외 바이어와 국내 업체를 연결해 주는 것을Zoom을 통해 진행할 계획이었으나처음으로 zoom을 사용해 난관에 부딪혀 있었다.그래서 필자는 zoom으로 웹 서비나를 주최한 걸 살려 알바로 뽑혔고 멋진 인턴님과 함께 기획부터 백업 서버 운영까지해당 미팅을 성공적으로 주최할 수 있도록 노력했다.웹 세미나와 이번 회의 진행을 통해서정말로 Zoom 마스터가 되어가고 있다..새로.......

[통계-16]카이제곱(Chi-Square) [내부링크]

범주형 자료(Numerical data)란관측값을 어떤 속성에 따라 분류하여 각 속성별로 도수로 나타낸 자료이다(예제) 주사위 50회를 던져 짝수의 눈이 30회, 홀수의 눈이 20회 나왔다고 할 때, 이 주사위를 바르지 않는다고 할 수 있나?⊙ 귀무가설 : 주사위는 바르다⊙ 주사위를 50회 던졌을 때, 짝수의 눈 25회, 홀 수의 눈 25회로 나올 것을 기대.25회 = 기댓값/기대도수 라고 한다.⊙ 실제로 시행 시 기댓값에 벗어나는 경우가 많음이때 나온 값을 : 관측값/관측도수 라고 한다⊙ 실제 현상에서 귀무가설이 참일 때, 기댓값으로 크게 떨어진 회수 정도는 나오기 어려움그러나 이는 다음과 같은 문제점이 있다① 50회를 던져 짝수와 홀.......

[통계-17]회귀분석, 상관계수, 산점도, 공분산 (Regression _ Correlation Coefficient, Scatter plot CoVariance, ) [내부링크]

이변량 자료 : 한 개체에 대해 두 변수를 관찰한 자료예) 사람의 키와 몸무게 등지금부터 다룰 상관분석과 회귀분석은이변량 자료에서 두 개의 연속형 변수 간의관계를 분석하는 것이다.산점도 (Scatter Plot)- 두 변수간의 대략적인 관계 파악상관분석(Correlation Analysis)- 두 변수 사이의 연관성(상관관계)분석회귀분석(Regression Analysis)- 두 변수 사이의 함수관계 분석주의할 점: 상관관계와 인과관계를 구분해야 함!(예시)발 사이즈와 독해력 점수 간의 단순 상관관계를 인과관계 해석 (X)발 사이즈 : 독해력과 아무런 인과관계 없음나이 : 독해력과 어느 정도 인과관계가 존재나이를 무시한 채, 발 사이즈와 독해력 점수만의.......

ANIMO Webinar , ZOOM 웨비나 주최 [내부링크]

ANIMO Webinar고등학교 때 학생회를 같이 하던 친구에게 연락이 왔다."세미나 같이 주최하실래요?"흥미로웠기에 나는 바로 하기로 했다. 그렇게더 나은 세상을 만들기 위한대한민국 청년들에게 용기를 심어주기 위한ANIMO 프로젝트가 시작이 됐다.수없이 많은 연사님들에게 메일을 보내며우리는 우여곡절 끝에 정말로 멋지신세상에 선한 영향력을 주고 싶은세 분의 연사님을 모시게 됐다.홍보는 두 채널로 이루어 졌다.타겟 자체가 진로를 고민하는 대학생들이었기에우리나라에서 현재 가장 활발한 대학생 커뮤니티가 조성된애브리타임에 홍보를 진행했다.두 번째로는 우리의 프로젝트를 후원해주신YC Colleage의 자체적인 홍보.......

통계[18] 회귀분석 (결정계수, 최소제곱법, 회귀계수, residual, SSR, SST, SSE) [내부링크]

회귀분석 Regression Analysis- 한 변수가 다른 변수들에 의해서 어떻게 설명 또는 예측 되는 지를 알아보기 위한 통계적 방법회귀분석의 목적⊙ 추정 or 설명 : 반응변수와 설명변수의 관계를 규명⊙ 예측 : 주어진 설명변수로부터 반응변수의 값을 예측회귀분석의 분류선형회귀모형(Linear Regession Model)- 구체적인 함수 형태를 직선으로 보는 회귀분석단순회귀모형(simple Regression Model)- 설명변수가 하나인 모형다중회귀모형(Multiple Regression Model)- 설명변수가 여러 개인 모형단순회귀모형 예제다음은 12개 기업에 대해 1년 동안의 광고비(x)와 매출액(y)에 관한 자료이다.y = 설명변수x = 반응변수⊙.......

[실패수업] 이직에 실패하면서 느낀 이직전에 따져봐야 할 3가지 [내부링크]

https://www.youtube.com/watch?v=s_HyHKCzgL0https://www.youtube.com/watch?v=hOMz_9Z_U10&t=14s 마케터의 이직 실패 _ 김원겸“실패는 삶이라는 게임의 경험치” 이직의 사전적 의미는 기존의 직장이나 직업의 그만둠이다. 우리는 통상적으로 기존의 직장에서 새로운 직장으로 옮기는 행위를 이직이라고 한다. 이직은 많은 사람들이 살아가며 한 번은 겪게 되는 사회생활의 일환이다. 사람들은 왜 이직을 시도할까?직장 상사가 혹은 사내 문화가 x 같아서 이직을 결심할 수 있고 더 높은 연봉을 위해서 이직 할 수도 있다. 평생 하나의 직장에 있기 어려운 시대에 사는 우리는 자신이 추구하거나 원하는 것에 더 가.......

[통계1] 질적자료 양적자료 초간단 정리 [내부링크]

기본적인 통계 패키지를 사용하기 앞서자료의 종류를 짚고 넘어가 보도록 하겠습니다!자료의 종류는 정말줭말종말 중요한 것 다들 아시죠?!자료의 종류질적자료 (Qualitative Data)관찰 값이 수적 의미가 없이 범주만 나타내는 자료ex) 성별 , 연령 층( 10대, 20대)질적자료의 종류 2가지순위형 자료 : 크고 작음 또는 높고 낮음(크기 비교가능)ex) 연령 층 명목형 자료 : 숫자 1, 2로 표기되는 기호적 의미만 있는 자료ex) 남자, 여자- Q. 당신의 성별은?① 여자 ② 남자이때 설문지의 답은①번 x개 응답.②번 n개 응답.이렇게 기록이 된다. 그러나 여기서 1과 2는수적 의미가 있는 것이 아니라 남/녀.......

[통계-12] 가설검정 개념 (Hypothesis Test) [내부링크]

통계적가설 : 모집단의 특성(모수)에 관한 예상, 주장 혹은 단순한 추측예시)① 새로운 진통제의 효과는 기존의 진통제 효과보다 더 좋음② 새로운 타이어의 수명은 40,000km 보다 길다③ 어느 회사의 휴대폰 배터리의 완충 후 평균 사용시간은 기존 배터리의 평균시간 100시간보다 더 긺가설의 진실여부를 가장 확실하게 판단하는 방법모집단 전체를 조사하는 것이다. 그러나 대부분의 경우 현실적으로 불가능하므로 표본에 의존하여 가설의 진실여부를 판단함통계적가설검정 - 모집단에서 추출한 표본의 정보를 이용하여 미지의 모수에 대한 주장/추측. 즉, 가설의 옳고 그름을 판단하는 과정- 가설검정에는 귀무가설, 대립가설이 존재. .......

[통계-13] 모평균에 대한 가설검정 (Z-test 와 T-test) [내부링크]

이전 포스팅이번에는 지난번에 설명한 가설검정의 기본개념을 이용한 모평균에 대한 가설검정의 방법과 절차를 알아보자모집단이 정규분포일 때, 모평균에 대한 가설검정모평균의 관한 추정을 할 때, 표본평균을 이용하는 것은 매우 보편적이다.마찬가지로 모평균에 대한 가설검정을 할 때도 표본평균과 표본분표를 이용하여 가설검정을 할 수 있다.다음 예제를 통해 모평균의 가설검정에 대해 살펴보자예제1) 9명의 학생에게 IQ검사를 한 결과 평균이 92이었다. 모분산이 144일 때, 전체 학생의 평균 IQ가 100보다 작다고 할 수 있는가? 전체 학생의 IQ가 정규분포를 따른다고 가정하고 유의수준 5%에서 검정하라.⊙학생들의 평균 IQ가 100보.......

[통계-14] 가설검정(유의확률_P-Value)의 개념 & 모비율의 검정) [내부링크]

이전 포스팅에서는 검정통계량의 기각역을 이용한 검정방법을 알아봤다. 이번에는 유의확률을 이용한 검정방법을 살펴보자.시작하기에 앞서 이것만 알아두고 시작하자!유의확률의 계산은 매우 복잡하고 어렵기에, 우리가 실제로 계산을 해야하는 경우는 많지 않다.통계 툴 (R, SPSS, Excel 등)을 통해 유의확률을 자동적으로 계산되기에,우리는 단지 유의확률이 어떤 의미이고 어떻게 쓰이는 지 알면 된다!유의확률 (P-value)- 귀무가설이 참 일 때, 검정통계량이 표본에서 계산된 값과 같거나 그 값보다 대립가설 방향으로 더 극단적인 값을 가질 확률을 의미함- 유의확률이 작을수록 표본으로부터 얻은 결과가, H0가 사실이 아니다라는 확.......

[통계-15] 두 모집단의 가설검정 (독립표본 T-검정과 대응표본 T-검정) [내부링크]

독립표본 T-검정 : 각 집단의 평균의 차이 비교대응표본 T-검정 : 각 자료의 차이의 평균 비교독립표본의 T-검정1. 모집단의 표본이 충분히 큰 경우예제) 어느 대학교의 통계 학업능력은 남녀 간 차이가 있다.⊙ 남학생의 통계학 성적 : X , 평균 : μx ⊙ 여학생의 통계학 성적 : Y, 평균 : μY⊙ 통계적 가설 : H0 : μx = μY or H0 : μx - μY = 0이 때, 두 모집단 모수 μx 와 μY 를 비교하려면, 두 개의 독립인 확률표본을 각각의 모집단에서 추출해야 한다X1, ……, Xn ~ (μx ,σ2x)Y1, ……, Yn ~ (μY ,σ2Y) 두 모평균 μx 와 μY 가 동일한지, 한 쪽기 더 큰지를 검정하려면 - 두 모집단에서 추출된 표본.......

마케팅 꿈나무, 그의 복학기 [내부링크]

나는 2019년 11월에 전역하고 신나게 평창에서 스노우보드를 타며 알바를 3개월 동안 했다. 그리고 3개월 동안 모은 돈을 탈탈 털어 사랑을 찾아 3주의 미국 여행을 하고 3월 말에 코로나와 함께 복학을 했다.(코로나에 걸렸다는 게 아니라...) 그러나 첫 복학부터 쉽지 않더라... 일단 수업에서 큰 사고를 쳤다이 사고로 인해 중도 휴학을 고민했다. 그러나 나는 교수님에게 싹싹 빌었고 오로지 이 과목 하나만을 파기 시작했다. 기말고사에서 금메달을 따며 해당 과목에서 당당하게 A+을 받았다. 이 수업은 마케팅 관련 수업이었고 필자는 "아, 마케팅이 내 운명이구나...!"라는 생각과 함께 이전부터 관심 있던 마케팅으로의.......

마케팅 꿈나무, 그의 복학기 _ 2 [내부링크]

지난 포스팅을 먼저 읽고 오ㅏ라!!!현직자 선배님과의 교류를 이어서 이야기해보자5 페이지를 꽉꽉 채워주신 답장을 받고 나는 세 가지 도전을 시작했다. 1. 통계교육원 통계교육원에서는 기초 통계학부터 R, SPSS 등 정말로 다양한 양질의 강의를 제공해준다.데이터를 다루는 퍼포먼스에도 관심이 있어기본적인 통계지식을 함양하고자 바로 강의를 신청했다.강의를 들으며 이것을 블로그에 포스팅하면 괜찮겠다는 생각을 하게 됐다.그래서 바로 통계교육원에 문의를 했고, 너무나도 감사하게도 허락을 해주셔서 현재 내가 듣고있는강의 내용을 정리해서 올리고 있다.블로그 포스팅에 관해서 한 가지 이야기를 하자면2주차 조회수가 일.......

[통계-8] 이항분포, 정규분포, 표본정규분포, 표준화 공식 [내부링크]

지난 포스팅의 내용을 간단히 정리해보자:확률변수 (Random Variable)표본공간을 원소들의 숫자로 바꾸어 주는 함수이산형 확률변수 = 확률변수가 취할 수 있는 값을 셀 수 있는 경우 Ex) 합겹 & 불합격, 승리 & 패배 등연속형 확률변수 = 확률변수가 셀 수 없는 다양한 값을 취하는 경우Ex) 연간 강우량, 키, 몸무게확률분포 (Probability Distribution)확률변수의 가능한 값과 그에 대응되는 확률이 어떻게 분포되어 있는지 나타내는 것 이산형 확률분포에 가장 많이 사용되는 이항분포와 연속형 확률분포에 가장 많이 사용되는 정규분포에 대해 알아볼 예정입니다.이항분포 (Binomial Distribution)1. 베르누.......

[통계-9] 표본분포 (중심극한정리 개념 - Central Limit Theorem, CLT)) [내부링크]

표본분포 (Samling distribution)- 표본의 분포가 아닌, 통계량의 분포 - 표본평균들의 흩어진 정도를 표현한 것- 표본평균의 분포 통계량 : 표본평균, 표본분산과 같이 표본으로부터 계산 가능한 함수이자, 표본에 따라 값이 변하는 확률변수시작하기에 앞서 관련 내용을 예제를 통해 복습해보자예제) 어느 연구자가 A대학교의 학생 주당 TV 시청 평균시간에 관심이 있다고 한다. 이를 위해 연구자는 임의로 100명의 학생들을 추출하여 각 학생들의 주당 TV 시청시간을 조사한 결과, 100명의 학생 TV 시청시간의 평균이 25시간이 나왔다. 이를 근거로 연구자는 이 대학교 학생의 주당 TV시청 평균시간은 25시간이라고 추정하는 결론을 내린.......

[통계-10] 통계적 추론(점추정, 구간추정) [내부링크]

이전 포스팅을 통해 우리는 모집단과 표본의 개념 그리고 분포에 대해 알아봤다.이는 통계적 추론을 이해하기 위해 필요한 기초지식이다아래 내용을 공부하며 모르는 부분이 있으면 해당 포스팅을 참고해보자.통계적 추론 (Statistical Inference)표본으로부터 얻은 정보를 이용하여 모집단에 관한 추측이나 결론을 이끌어내는 과정으로이는 다음과 같이 정리할 수 있다통계적 추론(Statistical Inference)은 크게 두 가지로 분류될 수 있다.① 추정 (Estimation) 모집단의 특성치(모수)에 대한 - 추측값 제공 - 오차한계 제시 과정 추정이는다시 두 가지 방법으로 구분할 수 있다⊙ 점추정 (Point Estimation) : 모수를 하나의 값.......

[통계-11] 신뢰구간 I (t-분포, 구간추정, 모평균 추정) [내부링크]

다음 예시를 통해 구간추정에 대해 알아보자예제) 선거 전 후보자 지지율 발표A후보 35%, B후보 33%, C후보 13%- 조사대상: 서울 거주 만 19세 이상 성인 남녀 1,000명- 표본 오차 : ± 3% 포인트 (95% 신뢰수준) 정확한 지지율을 알기 위해, 표본을 통해 각 후보의 지지율 추정 전체(모집단)가 아닌 부분(표본)을 이용하여 추정, 항상 오차 발생으로 100% 정확도 얻기 불가능 신뢰수준과 표준오차 개념을 사용하여 추정값의 정확도 표현동일한 조사를 여러 번 수행할 경우, 95%(즉, 100번 수행하면 95번은) 다음과 같은 결과가 나온다A후보 : 32% ~ 38% B후보 30% ~ 36% C후보: 10% ~ 16%위의 사례를 통해 우리는 다음과 같은 정의를 내.......

[통계-11] 신뢰구간 II (중심극한정리(Central Limit Theorem : CLT) [내부링크]

난 포스팅에서는 배운것을 정리하면 다음과 같다모집단의 분포가 정규분포를 따를 때, 모평균의 신뢰구간을 구하는 두 가지 방법① 모분산 σ2을 알 때- 모평균의 추정량인 표본평균의 분포가 정규분포인 것을 이용- 정규분포 분위수와 표준오차를 이용 모평균 μ의 100(1-a)% 신뢰구간은 아래와 같다② 모분산 σ2 을 모를 때- 모분산 σ2 대신 표본분산 S2로 대체하여 얻어진 분포 를이용모평균 μ의 100(1-a)% 신뢰구간은 아래와 같다①, ②의 차이- 정규분포 분위수 대신에 분포 분위수를 사용하는 것- 표준오차 대신에 표준오차의 추정량을 사용하는 것 ①과 ②는 모집단이 정규분포를 따를 때만 사용가능모집단이 정규분포를 따.......

[통계-4] 사분위수(IQR) 범위 변동계수 분산과 표준편차 [내부링크]

두 집단의 대푯값 (평균, 최빈수, 중위수) 은 같아도 자료의 퍼짐 정도는 다를 수 있기에자료의 퍼짐 성을 나타내주는 산포도가 필요하다Ex) 자료1: 53, 55, 55, 55, 57평균 = 최빈수 = 중위수 = 55자료 2: 10, 45, 55, 55, 110평균 = 최빈수 = 중위수 = 55산포도 (Measure of Dispersion)개개의 관측값이 중심위치로부터 얼마만큼 떨어져 있는가를 나타내주는 측도따라서, 산포도의 값이 클수록, 변동이 크고 광범위하게 관측값들이 퍼져 있음을 의미한다종류: ① 범위, ② 사분위수, ③ 분산과 표준편차, ④ 변동계수①범위 (Range) : 최댓값 - 최솟값- 자료의 퍼짐 전도를 가장 쉽게 나타낼 수 있.......

[통계-5] 조합과 순열(확률의 개념과 정의) [내부링크]

확률에 대한 정의를 이야기하기 전에,관련 개념을 짚고 넘어가도록 하자.실험 : 우연에 의하여 여러 가지 결과를 야기하는 일련의 과정 또는 그 결과를 지켜보는 과정 확률실험 (Random Experiment) : 실험을 해보기 전에는 어떤 결과가 발생할지 불확실한 경우의 실험표본공간과 사상 표본공간 (Sample space)주어진 어떤 실험에서 모든 가능한 결과들의 집합으로 S로 표기EX1) 주사위를 던질 때 나올 수 있는 수에 대한 표본공간은?① 주사위를 던지면 1, 2, 3, 4, 5, 6 중의 하나가 나옴.② 표본공간 : S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}③ 표본공간이 유한개이면 이 표본공간을 '셀 수 있다' 집합의 관점에서 보면, 표본.......

[통계-6] 조건부 확률의 이해 (독립과 배반) [내부링크]

조건부 확률(Conditional probability)- 두 사건이 있을 때, 어느 사건이 일어난 조건하에서 다른 사건이 일어날 확률 우선 관련 개념들을 짚고 넘어가보도록 하자.합사상(Empty Event)과 곱사상(Union of Event)합사상 (A U B) = A 또는 B가 일어날 사상곱사상(A ∩ B) = A 와 B가 모두 일어날 사상합사상의 확률 = P(A U B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B)곱사상의 확률 = P(A ∩ B) = P(A) + P(B) - P(A U B)EX) 한 세트의 카드 52장 중에서 임의로 한 장을 뽑을 때, 뽑힌 카드의 무늬가 검은색이거나 숫자 5가 쓰인 카드일 확률은? (이 때, 각 카드를 뽑을 확률은 동일하다고 가정)P(검은색 카드) &#x3D.......

[통계-6] 조건부 확률 (전확률공식과 베이즈정리) [내부링크]

모르는 용어나 이해가 안되는 부분이 있으면 이전 포스팅을 참고해보자. 전확률 공식 (Total Probability Formula)임의의 표본공간 S에 대해, 표본공간을 서로 배반인 사건 여러 개로 나눌 수 있을 때의 사건 B를 구하는 공식A1, A2, A3, A4는 각각 배반사건이며, 표본공간 S의 분할이라고 한다 A1, A2 ……… An 에 의해 S가 분할되어 있고,모든 i = 1, 2, ………, n에 대해 P(Ai)가 0이 아니라면 임의의 사상 B에 대해 다음과 같은 공식이 성립한다EX) 어느 대학의 통계학과 학생의 30%는 1학년, 25%는 2학년, 25%는 3학년, 20%는 4학년 학생임. 1학년의 50%, 2학년의 30%, 3학년의 10%, 4학년의 2%가 수학과목의 수강생이라고 한다. .......

[통계-7] 확률변수와 확률분포(이산확률) [내부링크]

요약확률변수 (Random Variable) = 표본공간에서의 원소를 숫자로 대응시키는 함수확률분포 (Probability Distribution)= 확률변수 X의 가능한 값과 그에 대응되는 확률이 어떻게 분포되어 있는 지를 나타낸 것2.확률변수의 종류이산확률변수 (Discrete Random Variable)1, 2, 3 등 셀 수 있는 정수값을 취하는 경우(ex) 한 병원에서 태어나는 신생아 수, 어느 상점을 이용하는 하루 고객수연속확률변수 ( Continuous Random Variable)일정한 실수구간에서 연속적인 값을 취하는 경우(ex) 사람의 키, 몸무게, 오렌지에서 당분의 함량3. 이산확률변수의 기댓값(모평균)의 정의이산확률변수 X의 평균 또는 기댓값은 기.......

[통계-7] 확률변수와 확률분포 (연속확률변수) [내부링크]

연속확률변수의 분포예)_ 100명의 사람의 키에 대한 분포사람의 키는 연속형 자료로, 흩어진 정도를 표로 정리하기 힘듦!그래서 적절한 계급의 크기를 결정해서 → 도수분포표 → 히스토그램 순서로 분포표 만듦계급의 크기가 h라고 할 때 h가 0에 가까워 질수록 (작아질수록) 완만한 곡선의 형태의 그래프를 얻을 수 있음이런 곡선을 연속확률변수 X의 확률밀도함수 라고 한다곡선의 면적 = 확률 적분으로 계산!확률밀도함수 (PDF, Probability Density Function)연속확률변수에 대한 확률분포를 나타내는 함수f(x)는 연속확률변수 x에 대한 확률의 분포를 나타냄- 연속확률변수의 경우, 한 점에서의 확률이 아닌 구간에서의 확률.......

개냥이들의 천국 개화동 고양이정원 [내부링크]

안녕하세요! 드디어 첫 포스팅을 하게 되었는데요! 제가 이번에 방문한 곳은 바로개화동에 위치한 #고양이정원 입니다!5호선의 개화산역에서 내리셔서 걸으시면 10분 정도면 도착합니다!뚜벅이인 저에게는 너무나도 접근하기 용이한 위치에 있었습니다.100마리가 넘는 개냥이들이 있는 이 곳! 심장폭행 당하고 갔습니다.. 참고로 인스타그램 #묘생샷을부탁해 이벤트가 진행중이니!묘생샷을 꼭 찍어서 무료이용권 쟁취하시길 바라요!그럼 이제 대망의 애옹쓰들을 보실게요...여러분들 마음의 준비 하시고 사진들 보세용...ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ무슨 생각을 하고 있는 걸까요...만져주면 너무나도 좋아합니다 ㅠㅠ식빵굽기가 생.......

조직행동론 Ch.1 조직행동이란 무엇인가? [내부링크]

조직행동론(Organizational Behavior) 이란:조직효과성(Organizational Effectiveness) 을 높이고, 직장 내 사람들을 이해하고 이끌기 위해Individuals, Groups, Organizational 구조가 직원들의 행동에 어떤 영향을 주는지연구하는 학문이다. 사회학, 인류학, 심리학 사회, 심리학 등의 선행연구와 함께 발전하고 있는 학문이라고 한다. ※'대인기술' (interpersonal skills)이 매우 중요해지고 있다. 왜?대인기술이 좋은 경영자는① 성과 증가 ② 더 우수한 인재가 회사에 지원할 가능성 상승③ 직무 만족도 상승 ④ 이직률 하락 ⑤ 스트레스 하락의 결과를 이끌어 낸다. 경영자(Manager) : 조직 내의 다른 사람을 통해서.......

조직행동론 Ch.3 태도 [내부링크]

태도(Attitude) : 사건, 사물, 사람에 대한 좋고/나쁜 평가태도는 3가지로 구성되어 있습니다.① 정서적 요소 = 느낌 → 나는 나의 직장이 싫어 ② 행동적 요소 = 행동 → 나는 다른 일을 찾고 있어③ 인지적 요소 = 평가 → 우리 회사는 공정한 평가가 없어①+②+③ = "긍정적/부정적 태도" 가 나옵니다.Festinger 의 인지부조화 (Cognitive Dissonance)- 신념과 행동 or 신념과 신념 간에 불일치/비일관성이 있을 때 나타남기존: 태도가 행동을 이끌어낸다고 생각함Festinger: 태도와 행동이 일치하지 않는 인지부조화 상태에서 사람들은 편해지기 위해 태도를 행동과 일치하게 바꾼다고 주장예를 들어.......

조직행동론 Ch.4 성격과 가치관 [내부링크]

성격: 개인을 특징짓는 계속적이고 일관된 행동의 양식 한 사람의 전체 정신 체계의 발전과 성장을 묘사하는 역동적인 개념이다. 이는 또한, 한 사람이 다른 사람들에게 반응하고 상호작용하는 방법의 합계로 설명이 된다. 성격은 유전일까 성장 환경의 산물일?결론부터 이야기를 하자면 '둘 다 영향을 받는다'. 유전에 성격이 결정된다고 믿는 사람은, 염색체에 사람의 성격을 경정짓는 구조가 있다고 주장하며, 수정이 된 순간 이미 성격은 정해진 것이라고 이야기를 한다. 일례로, 20년 만에 재회한 쌍둥이가 서로 비슷한 성격과 비슷한 커리어 비슷한 직장에 다니고 있었다는 사실이 밝혀지면서 ,유전이 성격에 영향을 준.......

[통계-1] 표본추출(Simple Random Sample, Systematic Sampling, Stratified Random Sampling, Cluster Sampling) [내부링크]

표본추출의 목적 : 모집단의 특성을 파악하기 위해 모집단의 부분인 표본으로부터 모집단을 추론 예를 들어우리는 국의 맛이 알고싶다. 그러면 우리는 무엇을 할까?국을 한 숟가락 떠먹을 것이다.여기서 국이 모집단이고 우리가 뜬 한 숟가락이 표본이다. 전수조사 : 모집단 전체 조사 (시간과 비용 소모 多)표본조사의 대표적인 실패 사례 표본추출의 편의성 (Bias)______루스벨트 VS 랜든의 대선 결과 예측1936년 미국 대통령 선거에서 루스벨트와 랜든이 맞붙게 된다. A사와 B사가 누가 당선될 것인가에 대한 다른 예측을 내놓았다.A사는 총 2,300,000 명을 조사했고B사는 총 1,500 명을 조사했다.A사는 랜든의 당선을 예측했고B사.......

[통계-2] 양적자료,질적자료,연속형자료,이산형자료,명목형자료,이변량 자료, 다변량 자료 [내부링크]

통계란 자료를 다루는 학문이다!따라서 자료에 대한 이해와 자료의 속성을 파악해야만적절한 통계분석 방법을 적용할 수 있다. 통계분석방법은자료의 속성과 분석의 목적에 따라 달라진다.그리고 분석방법을 적용하기 위한 조건이 있다.자료 : 변동(Variation)을 표현하는 중요한 수단(언어) 좁은 의미에서는 숫자들을 모아놓은 집합이다.현 빅데이터 시대에서는 다양한 (비정형화) 자료가 많고해당 자료들을 분석하려는 요구가 증가하고 있다. 비정형화 자료의 정형화 : 이미지는 단위 당 비트 수로 변환 음성 자료는 고유의 주파수와 진폭을 통해 디지털 자료로 변환 텍스트 자료는 전체 문서 집합을 하나의 수치화된 행렬로 변환하.......

[통계-2] 도수분포표,산점도(Scatter-Plot), 히스토그램, 줄기-잎(Stem-Leaf), 사분위수(IQR), 다섯수치요약, BOX-PLOT [내부링크]

지난 포스팅에서 질적자료의 (Qualitative data) 정리방법에 대해서 배웠다면 이번에는 연속형 자료를 요약하고 시각화하는 기초적인 방법에 대해 다루고자 한다. 연속형 자료가질 수 있는 값이 한정되어 있지 않고 실수 전체를 가질 수 있다따라서 연속형 자료는 표를 작성하거나 원그래프, 막대그래프를 이용하여 정리하는 것은 의미가 없다그렇다면 연속형 자료는 어떻게 정리를 해야하나?① 관측값들을 몇 개의 구간으로 나누고 각 구간의 빈도를 나타낸 도수분포표를 이용하여 자료 요약 가능② 히스토그램을 그려 자료의 특성 및 분포 파악 가능도수분포표 : 자료의 값과 도수를 정리한 표그러나 관측값과 서로 다른 관측값이 많은 자.......

[통계 3] 대푯값 (절사평균 기하평균 조화평균, 중위수 최빈수) [내부링크]

대푯값 - 주어진 자료들을 대표하는 특정한 값으로- 자료의 중심적인 경향이나 자료 분포의 중심의 위치를 나타내 주는 값- 평균, 중위수, 최빈수 등이 있다시간이 없으신 분들을 위해 핵심요약을 먼저 하자면절대적인 대푯값은 없다평균의 3가지변수 x에 대해 n개의 관측값이 x1, x2, ········,xn 이라면산술·기하 조화평균산술평균 (Arithmetic Mean)- 자료 전체의 관측값을 전부 더한 다음, 자료집단에 속한 숫자들을 개수로 나누어준 값- 가장 보편적으로 사용되는 평균이다Ex) 100m 달리기 기록의 평균변수 x에 대해 n개의 관측값이 x1, x2, ········,xn 이라면기하평균 (Geometric Mean)- 물가 상승률, 인구 증가율 같.......