일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- r
- 두 평균의 비교
- 인공지능
- 이원배치 분산분석
- 변동분해
- 확률
- 티스토리챌린지
- 반복있음
- 추정
- 가설검정
- 에세이
- JavaScript
- css
- 고정효과모형
- 글쓰기
- 정규분포
- 통계학
- 오블완
- 혼합효과모형
- 경제학
- 변량효과모형
- version 2
- 데이터 과학
- version 1
- 이항분포
- 회귀분석
- html
- 산점도
- 반복없음
- 분산분석
- Today
- Total
목록표준화 (2)
생각 작업실 The atelier of thinking
Chapter 21. R을 이용한 표준화 - 표준점수 구하기 지난 회차에서 정규분포를 표준 정규 분포로 만들기 위해 필요한 표준화에 대해 알아봤습니다. 2023.09.13 - [통계학 이야기] - 20. 수치자료의 형태 - 정규분포 20. 수치자료의 형태 - 정규분포 Chapter 20. 수치자료의 형태 - 정규분포 1. 분포의 형태 분포란 자료가 어떤 값들을 가지고 나타나는지를 보여주는 방법입니다. 자료 분포의 형태를 보면 보다 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 따라 thinking-atelier.tistory.com 주변에서 접하게되는 표준화의 예제가 수능 표준 점수가 아닌가 싶습니다. 아래 예제를 통해 R을 이용하여 표준점수와 등급을 구해보겠습니다. ◈ 예제 : 수능 표준 점수와 등급 구하기 학생 A..
Chapter 20. 수치자료의 형태 - 정규분포 1. 분포의 형태 분포란 자료가 어떤 값들을 가지고 나타나는지를 보여주는 방법입니다. 자료 분포의 형태를 보면 보다 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 따라서 분포 형태를 알아보는 것이 중요합니다. 많은 통계분석 방법은 모집단이 중심위치를 기준으로 대칭(symmetric)이라고 가정합니다. 분석방법의 적절성은 가정한 조건을 자료가 얼마나 만족하고 있는지에 따라 영향을 받습니다. 자료의 분포 형태에 대한 측도를 통하여 자료가 모집단의 가정을 만족하는지에 확인합니다. 2. 분포의 형태 예시 분포의 형태는 크게 대칭 분포와 비대칭 분포로 나눌 수 있습니다. 대칭 분포의 대표적인 것으로는 정규분포가 있습니다. 이 분포는 평균을 중심으로 좌우 대칭의 종모양를 그립니다..