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히스토그램)
1.2 그래프를 이용한 자료정리
1) 점도표
2) 줄기-잎 그림(stem and leaf)
3) 상자그림(BOX PLOT)
2.1 중심위치에 대한 측도
• 평균
• 중위수
• 절사평균
• 최빈값
• 사분위수
2.2 산포도에 대한 측도
•
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: 이병록 저, 청목출판사, 2007
사회복지조사방법론 : 최창현, 황민철 저, 윤성사, 2018
사회복지실천론 : 이영분/김기환 등 저, 동인, 2010 사회복지서비스 질 관리의 해석기법
I. 산점도
II. 실행도표
III. 히스토그램
* 참고문헌
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히스토그램을 이해하고 대표값과 산포도를 구하기
최빈값은 알 수 없다.
76. ④
77.
29. [출제의도] 자료의 표준편차 구하기
자료의 평균이
3`
이므로
x=2`
표준편차는
sqrt 1.4
78. ⑤
79.
30. [출제의도] 자료의 누적도수 구하기
a=5,````b=7`
이므로
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히스토그램이라고 하는 정보밖에 이용할 수 없기 때문에, 웹 센싱의 틀 속에서 실현 가능한 것이다. 광역의 궤적 정보를 안정하게 얻을 수 있다면 시가에 있어서 교통량 조사, 쇼핑몰 등 사람들의 흐름에 근거한 마케팅 등에 다양하게 응용할
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히스토그램과 같은 통계분석을 할 수 있도록 별도 제공되는 기능
-함수를 활용한 통계기능은 엑셀의 기본 환경에서 작업 가능
-데이터 분석 도구는 별도로 추가
방법: 엑셀 실행->파일 메뉴 클릭->옵셕 클릭->추가기능 클릭->EXCEL추가
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히스토그램을 봐도, 대부분의 데이터가 중앙값을 중심으로 밀집되어 있음을 알 수 있다. 그리고 시계열 그래프의 특정 시점에서 검색량이 급증는 현상(이상치, outlier)은 특정 이벤트에 의해 검색량이 급등할 수 있음을 시사한다.
4. 데이터 품
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원 데이터로만 살펴보아서는 알 수 없었던 자료의 특징도 통계 지식을 활용하면 금방 파악할 수 있다.
[참고문헌]
1. 김홍준, 『경영통계학』, 명진, 2017 1.
서론
2.
빈도분포표와 히스토그램
3.
자료의 대표성
4.
자료의 표준화
5.
결론
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추리통계
3.히스토그램(Histogram)
4.절선그림표
5.누가빈도분포(Cumulative frequency)
6.누가백분율곡선(Cumulative percentile curve)
7.집중 경향치(최빈치, 중앙치, 평균)
8.범위
9.표준편차(Standard deviation)
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히스토그램, 점그림, 줄기-잎그림)를 작성하고 수치로 요약된 기술통계를 구하고 그 결과를 해석하라. (10점)
※ R 프로그램을 이용하여 과제물 작성
※ R Commander 패키지가 작동하지 않을 경우, R SAS SPSS estat 등을 이용하여 과제 작성 가능
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각 팀별 관중 동원수
3. 세부 경기 기록
Ⅲ. 기술 통계 분석
1. 중심위치
2. 산포도
3. 히스토그램
Ⅳ. 추론 통계 분석
1. 상관분석
2. 상관분석2
3. 회귀분석
4. 회귀분석2
5. 동부 서부 컨퍼런스 별 차이 검정
6. 회귀분석
Ⅴ. 결언
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