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표본이 추출되는 것에 의해 특정 확률로 변화하게 되므로 표본평균은 확률변수라고 할 수 있다. n번 반복하여 추출된 표본의 평균값들은 확률변수이기 때문에 대응하는 발생 확률값이 된다. 표본평균의 확률분포는 평균 μ 및 표준편차 σ를
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표본분산의 정의식과 계산식
편차제곱합 은 SS(영문약자)로 표시하고 자유도 n-1은 df(영문약
자)로 나타낸다. 표본분산을 구할 때 n-1로 나누어주어야 편의 되지 않은 모분산을
추정할 수 있다.
4) 표준편차와 표준오차
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변수와 확률분포
제7장 정규분포와 표준정규분포
제4부 가설검정
제8장 표본분포와 중심극한정리
제9장 신뢰구간 및 표준오차의 추정
제10장 t-분포를 이용한 구간추정과 표본의 크기
제11장 모집단 평균의 가설검정
제5부 응용분석
제12
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변수와 확률분포
제7장 정규분포와 표준정규분포
제4부 가설검정
제8장 표본분포와 중심극한정리
제9장 신뢰구간 및 표준오차의 추정
제10장 t-분포를 이용한 구간추정과 표본의 크기
제11장 모집단 평균의 가설검정
제5부 응용분석
제12
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변수와 확률분포
제7장 정규분포와 표준정규분포
제4부 가설검정
제8장 표본분포와 중심극한정리
제9장 신뢰구간 및 표준오차의 추정
제10장 t-분포를 이용한 구간추정과 표본의 크기
제11장 모집단 평균의 가설검정
제5부 응용분석
제12
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변수와 확률분포
제7장 정규분포와 표준정규분포
제4부 가설검정
제8장 표본분포와 중심극한정리
제9장 신뢰구간 및 표준오차의 추정
제10장 t-분포를 이용한 구간추정과 표본의 크기
제11장 모집단 평균의 가설검정
제5부 응용분석
제12
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표준 오차 (0.741173): 이는 회귀식을 통해 예측된 종속변수 값과 실제 종속변수 값 간의 차이, 즉 예측 오차의 표준편차를 의미한다. 값이 작을수록 모델의 예측 정확도가 높아진다. 여기서는 0.741173으로, 모델이 어느 정도의 오차를 가지고 있다
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표준편차이며, 이를 판별함수의 변수로 채택할 경우 예측력을 향상시킬 수 있다는 이론적 체계를 발전시켰다.
Ohlson(1980)은 표본기업의 선정을 비쌍대 표본추출방법을 사용하여 쌍대표본기법상의 문제점 등을 해결하고 표본선정 및 도산 전년
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표준체중지수법
-체지방률에 의한 방법: 체지방량이 전체 체중의 남자25%이상, 여자32%이상일때 비만
-BMI=체중(kg)/신장(m2)
ㆍ20이하는 과소체중 20~25는 정상, 26~30는 과체중, 30이상은 비만
-표준체중지수법: 1)35세이하 1)남자: (신장-100)*0.9, 2)여자
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변수의 관계를 분석하였다. 그 결과, 가설 검정을 통해 이를 기각함으로써 연봉 결정에 있어 승수가 영향을 미치며, 그 정도는 68.7%임을 알 수 있었다.
한편, 투수의 승수와 연봉의 상관계수는 0.8288로 두 변수는 강한 양의 선형관계를 가진다.
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