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생각 작업실 The atelier of thinking

19. R을 이용한 수치자료의 산포 구하기

Chapter 19. R을 이용한 수치자료의 산포 구하기 R을 이용하여 범위,IQR,분산,표준편차 등 수치자료의 산포(퍼짐)를 구해보겠습니다. 지난 18회차에 수치자료의 산포에 대해 알아봤습니다. 2023.09.11 - [통계학 이야기] - 18. 수치자료의 산포 - 분산, 표준편차,분위수 18. 수치자료의 산포 - 분산, 표준편차,분위수 Chapter 18. 수치자료의 산포 1. 산포 (dispersion, 퍼짐) 산포란 자료들이 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 측도입니다. 중심위치와 더불어 일변량 수치형 자료요약의 한 축을 담당합니다. 데이터의 중 thinking-atelier.tistory.com 1. 자료 불러오기 ◈ 예제 : 어느 고등학교 수학 중간고사 점수 (27명) [ 98,75,46,80,7..
통계학 이야기 2023. 9. 11. 15:07
18. 수치자료의 산포 - 분산, 표준편차,분위수

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..
통계학 이야기 2023. 9. 11. 11:33
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