|
중요해짐에 따라 확률 이론의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
2. 확률 이론의 기본 용어 및 정의 1. 확률 이론의 개념 및 중요성
2. 확률 이론의 기본 용어 및 정의
3. 확률의 종류: 수학적, 통계적, 주관적 확률
4. 확률의 기본 법칙
|
|
|
“알기 쉬운 조사방법론”, 한국언론자료간행회, 2000
- 김기원, “사회복지조사론”, 나눔의 집, 2009 Ⅰ 서론
Ⅱ 본론
1. 비확률 표본추출법의 개념 및 사용 이유
2. 비확률적 표본추출법의 종류 및 각각의 장단점
Ⅲ 결론
Ⅳ 참고문헌
|
|
|
정규화하였을 경우 Z값이 일치하면 그때의 확률, 즉 그림에서 어두운 부분의 넓이가 모두 같다는 데 있다.
<그림 8-6> 정규분포와 표준정규분포의 관계 Ⅰ. 확률이론
Ⅱ. 확률분포의 개념
Ⅲ. 이산확률분포
Ⅳ. 연속확률분포
|
|
|
개념을 이해하는 것이 중요
- 자료에 기초하여 추론하고 예언하는 확률의 기본개념을 이해하여 이를 일상생활 속에 적용하며 성공적인 삶을 영위하도록 하는 것 역시 중요
- 통계란 유아가 주어진 문제를 해결하기 위해 관련 자료를 수집하고
|
|
|
확률은 1/10일까? 그러면 주사위를 1만번 던진다면 4의 눈은 몇 번쯤 나올까? 만약 주사위를 6만번 던졌다면 4의 눈은 1만번쯤 나와 라플라스의 정의대로 구한 확률 1/6에 가까운 값이 될 것이다. 곧, 시행횟수 n을 충분히 크게 하면서 예측을 이용
|
|
|
값 E(X)를 구하라.
->
E(X) = (1*0.1) + (2*0.2) + (3*0.3) + (4*0.2) + (5*0.1) = 2.9
(f) 분산 Var(X)를 구하라.
->
Var(X) = =1.29
(g) X의 표준편차를 구하라
= =
C-2 X가 10과 20사이의 (연속형) 일양분포확률변수라고 하자.
(a) E(X)를 구하라.
a=10 b=20
E(X) = =
(b) Var(X)를
|
|
|
개념
(1) 모집단
(2) 표본
(3) 표본 추출
(4) 표본프레임
2. 표본추출의 절차
3. 표본추출방법의 종류
4. 표본설계
(1) 확률표본추출(probability sample design)
(2) 확률표본추출의 종류
1) 단순무작위표본추출법(Simple random samples)
가.
|
|
|
개념
(1) 모집단
(2) 표본
(3) 표본 추출
(4) 표본프레임
2. 표본추출의 절차
3. 표본추출방법의 종류
4. 표본설계
(1) 확률표본추출(probability sample design)
(2) 확률표본추출의 종류
1) 단순무작위표본추출법(Simple random samples)
가.
|
|
|
값 오차가 매우 커질 수 있다는 단점이 있다.
Ⅲ. 결론
과제를 작성해 봄으로서 확률표집과 비확률표집은 표본을 선택할 수 있는 기회여부에 따라 그 개념이 달라진다는 것을 알 수 있었다. 개인적으로 일반화가 어려운 사회복지 영역에서는
|
|
|
개념의 조작적 정의’라고 한다. ‘개념의 조작적 정의’란 아무리 완벽하게 조사했다 치더라도 ‘연구자의 편견 개입 가능성’이나 ‘응답자의 불성실한 응답 가능성’, ‘통계처리의 문제점’을 완벽하게 극복하고 원하는 답을 얻어내기
|
|
메뉴펼치기
