생각 작업실 The atelier of thinking

Chapter 18. 수치자료의 산포 1. 산포 (dispersion, 퍼짐) 산포란 자료들이 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 측도입니다. 중심위치와 더불어 일변량 수치형 자료요약의 한 축을 담당합니다. 데이터의 중앙을 나타내는 대표값과 더불어 데이터가 얼마나 퍼져 있는지 여부를 제시하는 값은 자료의 요약에 필수적인 요소입니다. 대표적으로 퍼짐을 나타내는 통계량은 다음과 같습니다. (1) 범위 : 최대값과 최소값 차이를 말합니다. (2) IQR : Q3 - Q1 , 여기서 Q1과 Q3는 1 사분위수(하위 50% 데이터의 중앙값)와 3 사분위수(상위 50% 데이터의 중앙값)를 말합니다. (3) 분산 : 각 데이터가 평균에서 떨어진 거리의 제곱에 대한 평균을 말합니다. (4) 표준편차 : 분산의 제곱근을 말합..

Chapter 17. R을 이용한 수치자료의 중심 구하기 R을 이용하여 평균, 중앙값, 최빈값 등 수치자료의 중심을 구해보겠습니다. 지난 15회차에 수치자료의 중심에 대해 알아봤습니다. 2023.09.05 - [통계학 이야기] - 15. 수치 자료의 중심 - 평균, 중앙값, 최빈값 15. 수치 자료의 중심 - 평균, 중앙값, 최빈값 일변량 자료 요약 (1) 수치형 - 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위, 분위수 등 (2) 범주형 - 도수분포표 (빈도수, 백분율) 다변량 자료 요약 (1) 수치형 - 공분산, 상관관계 (2) 범주형 - 분할 thinking-atelier.tistory.com 1. 자료 불러오기 ◈ 대학 정보 공시 취업률 자료 위 자료는 통계학 관련 42개 학과의 취업률을 나타내..

Chapter 16. 수치 자료의 중심 - 평균의 한계 1. 평균의 한계 평균은 데이터의 중심을 대표하는 대표값 중 하나이지만, 모든 경우에서 좋은 대표값이 될 수는 없습니다. 평균이 한계를 보이는 때는 다음과 같습니다. (1) 이상점(outlier)에 민감합니다. 이상치는 데이터 집합의 값 중에서 다른 값들과 동떨어져 있는 값으로, 평균을 구할 때 이상치가 포함되면 평균 값이 크게 영향을 받게 됩니다. (2) 분포의 형태에 따라 왜곡될 수 있습니다. 데이터가 한쪽 방향을 치우쳐져 있거나, 두 개 이상의 그룹으로 나뉘어져 있을 경우에는 평균이 전체 데이터의 대표값이 아닐 수 있습니다. (3) 비교할 때 주의가 필요합니다. 두 집단의 평균을 비교할 때에는 데이터 분포의 형태와 이상치의 영향을 고려해야 합니..

일변량 자료 요약  (1) 수치형 - 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위, 분위수 등 (2) 범주형 - 도수분포표 (빈도수, 백분율)다변량 자료 요약 (1) 수치형 - 공분산, 상관관계 (2) 범주형 - 분할표 (빈도수, 백분율)   Chapter 15. 수치자료의 중심 - 평균, 중앙값, 최빈값  1. 일변량 자료에 대한 수치적 기술통계위 자료는 신체검사 결과를 나타내고 있는 자료입니다.위 자료에서 일변량 자료란 성, 연령, 신장, 체중 등 각각의 변수를 한 항목으로 구분한 것을 말합니다. 예를 들어 신장이란 변수 하나에 대한 평균을 구할 수 있지만, 신장과 체중, 두 개의 변수를 합쳐서 평균을 구하는 것은 오히려 자료 요약에 있어서 혼선을 줄 수 있읍니다. 두 개의 자료, 즉 다변량 자료..

Chapter 14. R을 이용한 자료 요약 지난 회차에 이어 R을 이용하여 자료를 요약하는 법을 알아보겠습니다. 자료요약은 지난 11회차에 간단히 알아봤습니다. 2023.08.28 - [통계학 이야기] - 11. 자료의 요약 11. 자료의 요약 Chapter 11. 자료의 요약 1. 자료를 요약 정리해야 하는 이유 자료를 요약 정리해야 하는 이유에 대하여 아래와 같습니다. (1) 자료의 양이 많아지면 분석하기 힘들어지기 때문에 자료를 간결하게 요 thinking-atelier.tistory.com 아래의 자료를 이용하여 히스토그램과 줄기-잎 그래프를 그려보고자 합니다. ◈ 대학 정보 공시 취업률 자료 위 자료는 통계학 관련 42개 학과의 취업률을 나타내고 있습니다. 최소 취업률은 19.6%, 최대취업률..