|
Data를 모은다.
순서2. Data의 최소값과 최대값을 구한다.
순서3. 구간을 정한다 [K]
순서4. 구간의 폭을 정한다[h]
순서5. 구간이 경계값을 정한다.
순서6. 구간의 중심값을 구한다.
순서7. Data 도수를 헤아린다.
순서8. 히스토그램을 그린다.
순
|
|
|
.
Ⅴ. 참고문헌
박순직 외 2명(2022). 생물통계학. 한국방송통신대학교 출판문화원. 생물통계학 출석수업대체과제 2022년
Ⅰ. Data의 대표값과 산포도
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
Ⅲ. 분산분석표의 이해
Ⅳ. 학습과제
Ⅴ. 참고문헌
|
|
|
4) 가설검정 결과 해석
Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 일원분류(완전확률화 계획법)의 분산분석표
3) 유의성 검정(F-검정)
4) 자유도 및 제곱합의 상가성
5) 실험계획
Ⅳ. 학습과제
Ⅴ. 학습과제 정답 해설
Ⅵ. 참고문헌
|
|
|
Data의 대표값과 산포도
1) 산술평균
2) 표준편차와 표준오차
3) 변이계수
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
1) 귀무가설과 대립가설
2) 가설검정 절차
3) 가설검정 결과 해석
Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 분산분석표 작성
3) 분산분석
|
|
|
Data의 대표값과 산포도
1) 산술평균
2) 표준편차와 표준오차
3) 변이계수
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
1) 귀무가설과 대립가설
2) 가설검정 절차
3) 가설검정 결과 해석
Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 분산분석표 작성
3) 분산분석
|
|
|
Data의 대표값과 산포도
1) 산술평균
2) 표준편차와 표준오차
3) 변이계수
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
1) 귀무가설과 대립가설
2) 가설검정 절차
3) 가설검정 결과 해석
Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 분산분석표 작성
3) 분산분석
|
|
|
분석 설명
9. 모형분석 결과에서 갖는 의미
10. 추정한 희귀방정식
11. 추정된 회귀 방정식의 회귀계수 추정결과 회귀계수에 대한 귀무가설 결과 설명
12. Durbin-Watson 통계량을 이용하여 오차항의 자기상관 여부
13. 히스토그램
14. SPSS 분석 결
|
|
|
히스토그램(histogram)
4) 절선도표(polygon)
Ⅸ. 통계학의 도수분포표
1. 도수분포표(Frequency table)작성
1) 자료의 수
2) 계급구간의 수(=n)
3) 도수분포표
2. 도수분포표를 통한 기초통계량
1) 평균(mean)
2) 분산(variance)
3) 표준편차(standard deviation
|
|
|
분석(그림10)의 결과를 토대로 사료 양과 체중 증가는 정의 관계로 유의미하다. (OUTLIER 데이터가 있지만 무시할 수 있는 수준이다.) [문제1] 체중증가량 전체 자료의 성별(M, F)에 따른 도수분포표와 히스토그램을 작성하라.(사료종와 반복수
|
|
|
4.그 밖(차트, 히스토그램으로 그래픽처리)
일반적으로 표본구성의 특성이나 프로필을 분석하는데 이용 1. 목적
2. 원리
3. 연구상황(1)
4. 빈도분석 대화상자 열기
5. 결과해설
6. 연구상황(2)
7. 분석과정
8. 보고서 작성
|
|
메뉴펼치기
