목차
생물통계학 출석수업대체과제 2022년
Ⅰ. Data의 대표값과 산포도
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
Ⅲ. 분산분석표의 이해
Ⅳ. 학습과제
Ⅴ. 참고문헌
Ⅰ. Data의 대표값과 산포도
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
Ⅲ. 분산분석표의 이해
Ⅳ. 학습과제
Ⅴ. 참고문헌
본문내용
가설과 대립가설
③ 귀무 가설은 ‘지금까지 알려진 것과 같다’는 가설이고, ④ 대립 가설은 ‘지금까지 알려진 것과 같지 않다’는 가설이다. 가정한 모평균을 , 표본평균으로 추정한 모평균을 μ라 할 때, ⑤: (표본평균은 모평균과 차이가 없다)이고, ⑥: (표본평균은 모평균과 차이가 있다)이다.
3) 가설검정 절차
가설검정은 귀무가설이 맞는지 틀리는지를 검정한다.
(1) 가설을 세운다.
(2) 유의수준()을 결정한다. 유의수준은 검정에서 잘못을 범할 ⑦ 확률의 최대허용단계 이다.
(3) 기각값을 결정한다. 기각값은 ⑧ 귀무가설 을 기각하는 기준값으로 ⑨ 임계값 이라고도 한다.
(4) 검정통계량 값을 구한다. 검정통계량은 ⑩ 표준평균의 편차() 를 ⑪ 표준오차() 로 나누어 구한다.
(5) 귀무가설의 채택 또는 기각 여부를 결정한다. 검정통계량값이 기각값보다 클 때 귀무가설을 ⑫ 기각 한다.
4) 가설검정 결과 해석
유의수준 =0.05에서 기각값 (t)<검정통계량 (ts)일 때, 귀무가설을 ⑬채택/기각하며 ts값에 별표 한개 (예: ts=3.68*)를 붙이고 ⑭‘유의하다/고도로 유의하다’ 라고 말한다.
=0.01에서 t<ts이면 ts값에 별표 두개 (예: ts=6.75**)를 붙이고 ⑮‘유의하다/고도로 유의하다’라고 말한다.
Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
는 ① 관찰값 = ② 모평균 + ③ 관찰값이 포함된 처리의 처리효과 + ④ 처리내 오차 의 관계를 나타내며, 이러한 관계를 ⑤ 상가적 이라고 말하고 이 식을 상가적 선형모형이라 한다.
2) 일원분류(완전확률화 계획법)의 분산분석표
SV DF SS MS Fs
처리 5
169.41 14.368
오차
282.93 11.79
전체 291129.98
SV = ⑥ 요인 , DF = ⑦ 자유도 , SS = ⑧ 제곱합 ,
MS = ⑨ 평균제곱합 , Fs = ⑩ 검정통계량
3) 유의성 검정(F-검정)
(1) Fs = 처리MS / ⑪ 오차MS = 169.41 / 11.79 = 14.369
(2) 기각값
F0.05(5,24) = ⑫ 2.62 , F0.01(5.24) = ⑬ 3.90
(3) 유의성 검정
Fs = 14.369 > F0.01(5,24)=3.90 이므로, Fs = 14.369 ⑭ *, **, NS로 나타낸다. 따라서 처리평균들의 차이는 ⑮ 99 % 수준에서 유의성이 인정되며, 통계적으로 고도로 유의하다 라고 말한다.
4) 자유도 및 제곱합의 상가성
(1) 전체 DF = 처리 DF + 오차 DF
29 = 5+ 24
(2) 전체 SS = 처리 SS + 오차 SS
1129.98 = 847.05 + 282.93
5) 실험계획
이 실험은 처리수가 6 이고, 각 처리당 반복수는 5 이므로 총실험구수는 30 이다.
Ⅳ. 학습과제
1. 이고, 일 때 다음 값을 구하라 (계산과정 제시할 것).
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
2. 다음은 생후 1개월된 병아리의 체중이다. 계급수를 5와 10으로 했을 때 각각의 도수분포표를 작성하고, 여기에 알맞는 히스토그램, 도수다각형, 도수곡선, Ogive를 그려라.
144, 125, 136, 148, 163, 119, 135, 153, 154, 165,
152, 144, 149, 157, 135, 142, 150, 132, 138, 164,
146, 158, 168, 126, 146, 142, 150, 156, 147, 173,
145, 138, 161, 128, 176, 145, 140, 135, 140, 147
계급수를 5로 했을 때
계급수 5인 도수분포표
계급(체중)
도수
누적도수
115 ~130
4
4
130 ~145
14
18
145 ~160
15
33
160 ~175
6
39
175 ~190
1
40
합계
40
40
히스토그램 도수다각형
도수곡선 Ogive
계급수를 10으로 했을 때
계급수 10인 도수분포표
계급(체중)
도수
누적도수
115~122
1
1
122~129
3
4
129~136
4
8
136~143
7
15
143~150
10
25
150~157
6
31
157~164
5
36
164~171
2
38
171~178
2
40
178~185
0
40
합계
40
40
히스토그램 도수다각형
도수곡선 Ogive
3. 다음 각 항의 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 표준오차, 변이계수를 구하라.
(1) 7, 4, 10, 9, 15, 12, 9, 7
최빈값 : 7, 9
(최빈값은 여러 개일 수도 있다. 예를 들어 [7, 4, 10, 9, 15, 12, 9, 7] 자료에서 7이 두 번 나타나고 9도 두 번 나타난다. 이때 최빈값은 7와 9이며, 유일할 필요는 없다.
(2) 8, 11, 4, 3, 2, 5, 10, 6, 4, 1, 10, 8, 12, 6, 5, 7
최빈값 : 4, 5, 6, 8, 10
(최빈값은 여러 개일 수도 있다. 예를 들어 [8, 11, 4, 3, 2, 5, 10, 6, 4, 1, 10, 8, 12, 6, 5, 7] 자료에서 4, 5, 6, 8, 10이 두 번 나타난다. 이때 최빈값은 4, 5, 6, 8, 10이며, 유일할 필요는 없다.
4. 벼 300개체에 대한 간장(稈長)을 측정하였더니, 평균 64 cm, 표준편차 4 cm였다.
(1) 60 cm와 68 cm 사이에 있는 개체수는 얼마인가?
60 cm와 68 cm 사이의 표준점수를 구해보면
표준점수 Z
60 cm와 68 cm 사이에 있는 개체수는 68.26%, 약 204개이다.
(2) 56 cm와 72 cm 사이에 있는 개체수는 얼마인가?
56 cm와 72 cm 사이의 표준점수를 (1)번과 같이 구하면
56 cm와 72 cm 사이에 있는 개체수는 95.44%, 약 286개이다.
(3) 75 cm 이상인 개체수는 얼마인가?
75 cm 이상인 개체수 표준점수를 구하면
표준점수 Z
75 cm 이상인 개체수는 0.3%, 약 1개이다.
(4) 55 cm 이하인 개체수는 얼마인가?
55cm 이하인 개체수 표준점수 구하면
표준점수 Z
55 cm 이하인 개체수는 1.22%, 약 3개이다.
Ⅴ. 참고문헌
박순직 외 2명(2022). 생물통계학. 한국방송통신대학교 출판문화원.
③ 귀무 가설은 ‘지금까지 알려진 것과 같다’는 가설이고, ④ 대립 가설은 ‘지금까지 알려진 것과 같지 않다’는 가설이다. 가정한 모평균을 , 표본평균으로 추정한 모평균을 μ라 할 때, ⑤: (표본평균은 모평균과 차이가 없다)이고, ⑥: (표본평균은 모평균과 차이가 있다)이다.
3) 가설검정 절차
가설검정은 귀무가설이 맞는지 틀리는지를 검정한다.
(1) 가설을 세운다.
(2) 유의수준()을 결정한다. 유의수준은 검정에서 잘못을 범할 ⑦ 확률의 최대허용단계 이다.
(3) 기각값을 결정한다. 기각값은 ⑧ 귀무가설 을 기각하는 기준값으로 ⑨ 임계값 이라고도 한다.
(4) 검정통계량 값을 구한다. 검정통계량은 ⑩ 표준평균의 편차() 를 ⑪ 표준오차() 로 나누어 구한다.
(5) 귀무가설의 채택 또는 기각 여부를 결정한다. 검정통계량값이 기각값보다 클 때 귀무가설을 ⑫ 기각 한다.
4) 가설검정 결과 해석
유의수준 =0.05에서 기각값 (t)<검정통계량 (ts)일 때, 귀무가설을 ⑬채택/기각하며 ts값에 별표 한개 (예: ts=3.68*)를 붙이고 ⑭‘유의하다/고도로 유의하다’ 라고 말한다.
=0.01에서 t<ts이면 ts값에 별표 두개 (예: ts=6.75**)를 붙이고 ⑮‘유의하다/고도로 유의하다’라고 말한다.
Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
는 ① 관찰값 = ② 모평균 + ③ 관찰값이 포함된 처리의 처리효과 + ④ 처리내 오차 의 관계를 나타내며, 이러한 관계를 ⑤ 상가적 이라고 말하고 이 식을 상가적 선형모형이라 한다.
2) 일원분류(완전확률화 계획법)의 분산분석표
SV DF SS MS Fs
처리 5
169.41 14.368
오차
282.93 11.79
전체 291129.98
SV = ⑥ 요인 , DF = ⑦ 자유도 , SS = ⑧ 제곱합 ,
MS = ⑨ 평균제곱합 , Fs = ⑩ 검정통계량
3) 유의성 검정(F-검정)
(1) Fs = 처리MS / ⑪ 오차MS = 169.41 / 11.79 = 14.369
(2) 기각값
F0.05(5,24) = ⑫ 2.62 , F0.01(5.24) = ⑬ 3.90
(3) 유의성 검정
Fs = 14.369 > F0.01(5,24)=3.90 이므로, Fs = 14.369 ⑭ *, **, NS로 나타낸다. 따라서 처리평균들의 차이는 ⑮ 99 % 수준에서 유의성이 인정되며, 통계적으로 고도로 유의하다 라고 말한다.
4) 자유도 및 제곱합의 상가성
(1) 전체 DF = 처리 DF + 오차 DF
29 = 5+ 24
(2) 전체 SS = 처리 SS + 오차 SS
1129.98 = 847.05 + 282.93
5) 실험계획
이 실험은 처리수가 6 이고, 각 처리당 반복수는 5 이므로 총실험구수는 30 이다.
Ⅳ. 학습과제
1. 이고, 일 때 다음 값을 구하라 (계산과정 제시할 것).
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
2. 다음은 생후 1개월된 병아리의 체중이다. 계급수를 5와 10으로 했을 때 각각의 도수분포표를 작성하고, 여기에 알맞는 히스토그램, 도수다각형, 도수곡선, Ogive를 그려라.
144, 125, 136, 148, 163, 119, 135, 153, 154, 165,
152, 144, 149, 157, 135, 142, 150, 132, 138, 164,
146, 158, 168, 126, 146, 142, 150, 156, 147, 173,
145, 138, 161, 128, 176, 145, 140, 135, 140, 147
계급수를 5로 했을 때
계급수 5인 도수분포표
계급(체중)
도수
누적도수
115 ~130
4
4
130 ~145
14
18
145 ~160
15
33
160 ~175
6
39
175 ~190
1
40
합계
40
40
히스토그램 도수다각형
도수곡선 Ogive
계급수를 10으로 했을 때
계급수 10인 도수분포표
계급(체중)
도수
누적도수
115~122
1
1
122~129
3
4
129~136
4
8
136~143
7
15
143~150
10
25
150~157
6
31
157~164
5
36
164~171
2
38
171~178
2
40
178~185
0
40
합계
40
40
히스토그램 도수다각형
도수곡선 Ogive
3. 다음 각 항의 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 표준오차, 변이계수를 구하라.
(1) 7, 4, 10, 9, 15, 12, 9, 7
최빈값 : 7, 9
(최빈값은 여러 개일 수도 있다. 예를 들어 [7, 4, 10, 9, 15, 12, 9, 7] 자료에서 7이 두 번 나타나고 9도 두 번 나타난다. 이때 최빈값은 7와 9이며, 유일할 필요는 없다.
(2) 8, 11, 4, 3, 2, 5, 10, 6, 4, 1, 10, 8, 12, 6, 5, 7
최빈값 : 4, 5, 6, 8, 10
(최빈값은 여러 개일 수도 있다. 예를 들어 [8, 11, 4, 3, 2, 5, 10, 6, 4, 1, 10, 8, 12, 6, 5, 7] 자료에서 4, 5, 6, 8, 10이 두 번 나타난다. 이때 최빈값은 4, 5, 6, 8, 10이며, 유일할 필요는 없다.
4. 벼 300개체에 대한 간장(稈長)을 측정하였더니, 평균 64 cm, 표준편차 4 cm였다.
(1) 60 cm와 68 cm 사이에 있는 개체수는 얼마인가?
60 cm와 68 cm 사이의 표준점수를 구해보면
표준점수 Z
60 cm와 68 cm 사이에 있는 개체수는 68.26%, 약 204개이다.
(2) 56 cm와 72 cm 사이에 있는 개체수는 얼마인가?
56 cm와 72 cm 사이의 표준점수를 (1)번과 같이 구하면
56 cm와 72 cm 사이에 있는 개체수는 95.44%, 약 286개이다.
(3) 75 cm 이상인 개체수는 얼마인가?
75 cm 이상인 개체수 표준점수를 구하면
표준점수 Z
75 cm 이상인 개체수는 0.3%, 약 1개이다.
(4) 55 cm 이하인 개체수는 얼마인가?
55cm 이하인 개체수 표준점수 구하면
표준점수 Z
55 cm 이하인 개체수는 1.22%, 약 3개이다.
Ⅴ. 참고문헌
박순직 외 2명(2022). 생물통계학. 한국방송통신대학교 출판문화원.
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