(2022년 방송통신대 통계학개론 출석수업대체과제물)교재 p.137 예제 5-5의 데이터(어느 학교 학생 11명의 1년 동안 읽은 책 수)에 대한 히스토그램과 상자그림을 그리고, 다섯수치요약을 산출하시오 외 5문항

소개글

(2022년 방송통신대 통계학개론 출석수업대체과제물)교재 p.137 예제 5-5의 데이터(어느 학교 학생 11명의 1년 동안 읽은 책 수)에 대한 히스토그램과 상자그림을 그리고, 다섯수치요약을 산출하시오 외 5문항에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 교재 p.137 예제 5-5의 데이터(어느 학교 학생 11명의 1년 동안 읽은 책 수)에 대한 히스토그램과 상자그림을 그리고, 다섯수치요약을 산출하시오. (5점)
1)히스트그램
①코드 ②출력 결과
2)상자그림
①코드 ②출력 결과
3)다섯수치요약
①코드 ②출력 결과
2. 교재 p.39 예제 2-11의 데이터(학생 10명이 1분당 할 수 있는 윗몸일으키기 개수)를 이용하여, 이 학생들이 대표하는 모집단의 윗몸일으키기 개수의 평균이 30과 같다고 할 수 있는지 유의수준 5%에서 검정하시오. (5점)
①코드 ②출력 결과 ③ 설명
3. 교재 p.223 연습문제 1번의 데이터를 이용하여, 근력강화 운동이 체중 감량 효과가 있는지 유의수준 5%에서 검정하시오. (5점)
①코드 ②출력 결과 ③ 설명
4. 다음은 세 가지 직업군에 속한 사람들의 월급 데이터이다. 직업군에 따라 월급의 평균이 다르다고 할 수 있는지 일원배치 분산분석으로 검정하시오. (유의수준 5%를 사용한다.) (5점
①코드 ②출력 결과 ③ 설명
5. 백신의 종류와 부작용의 관계를 알아보기 위해 A백신을 접종한 사람 30명, B백신을 접종한 사람 30명을 각각 조사하였다. A백신을 접종한 사람 30명 중에서 18명이 부작용을 경험했고, B백신을 접종한 사람 30명 중 15명이 부작용을 경험했다. 이 데이터를 가지고, 백신의 종류와 부작용 여부가 서로 독립이라고 할 수 있는지 유의수준 5%에서 검정하시오. (5점)
①코드 ②출력 결과 ③ 설명
6. 교재 p.180 예제 7-3의 데이터를 이용하여, 방과 후 학습 전 성취도 점수와, 방과 후 학습 후 성취도 점수의 산점도를 그리고, 상관계수를 계산하시오. 방과 후 학습 전 성취도 점수를 독립변수로, 방과 후 학습 후 성취도 점수를 종속변수로 하는 회귀직선을 구하시오. 이 회귀직선의 결정계수를 구하시오. (5점)
①코드 ②출력 결과 ③ 설명
7. 참고문헌

본문내용

294, 354, 315, 259
C
283, 268, 357, 325, 288, 295, 272, 245, 275, 246, 341
①코드
salaryA <- c(269, 196, 254, 226, 215, 228, 251, 217, 260, 240)
salaryB <- c(320, 281, 336, 303, 294, 354, 315, 259)
salaryC <- c(283, 268, 357, 325, 288, 295, 272, 245, 275, 246, 341)
salary <- c(salaryA, salaryB, salaryC)
category <- c(rep(\'A\', 10), rep(\'B\', 8), rep(\'C\', 11))
category <- factor(category) # category를 팩터(범주형)로 변환
salaryDf <- data.frame(salary, category)
aovmodel <- aov(salary ~ category, data=salaryDf) # 일원배치법 분산분석
summary(aovmodel) # 분산분석 결과 요약 출력
②출력 결과
③ 설명
위 결과에서 유의확률은 7.17e-05으로 유의수준 0.05보다 아주 작으므로 직업군에 따라 월급의 평균에 차이가 없다는 귀무가설은 기각된다. 즉, 직업군에 따라 월급의 평균은 다르다고 검정한다.
5. 백신의 종류와 부작용의 관계를 알아보기 위해 A백신을 접종한 사람 30명, B백신을 접종한 사람 30명을 각각 조사하였다. A백신을 접종한 사람 30명 중에서 18명이 부작용을 경험했고, B백신을 접종한 사람 30명 중 15명이 부작용을 경험했다. 이 데이터를 가지고, 백신의 종류와 부작용 여부가 서로 독립이라고 할 수 있는지 유의수준 5%에서 검정하시오. (5점)
①코드
vaccine <- c(rep(\"A\", 30), rep(\"B\", 30))
sideEffect <- c(rep(\"Y\", 18), rep(\"N\", 12), rep(\"Y\", 15), rep(\"N\", 15))
vS <- data.frame(vaccine, sideEffect)
contingency_table <- xtabs(~vaccine+sideEffect, data=vS) # 분할표
contingency_table
chisq.test(contingency_table, correct=F) # 카이제곱 검정
②출력 결과
③ 설명
카이제곱 검정 결과 유의확률은 0.4363으로 유의수준 0.05보다 크므로, 백신의 종류와 부작용 여부가 서로 독립이라는 귀무가설을 기각하지 못한다. 즉, 백신의 종류와 부작용 여부는 서로 독립이라고 판단할 수 있다.
6. 교재 p.180 예제 7-3의 데이터를 이용하여, 방과 후 학습 전 성취도 점수와, 방과 후 학습 후 성취도 점수의 산점도를 그리고, 상관계수를 계산하시오. 방과 후 학습 전 성취도 점수를 독립변수로, 방과 후 학습 후 성취도 점수를 종속변수로 하는 회귀직선을 구하시오. 이 회귀직선의 결정계수를 구하시오. (5점)
학생 번호
성취도 점수
방과 후 학습 전
방과 후 학습 후
1
72
78
2
80
82
3
83
82
4
63
68
5
66
70
6
76
75
7
82
88
①코드
before <- c(72,80,83,63,66,76,82)
after <- c(78,82,82,68,70,75,88)
# pch는 point symbol를 나타내는 정수(default=1)
plot(before, after, main=\"방과 후 학습 전 후 성취도 점수\", pch=19)
abline(lm(after~before), col=\"red\", lwd=2) # 회귀선 추가
cor(before, after) # 상관계수
reg <- lm(after~before) # 단순선형회귀모형 적합
summary(reg) # 회귀계수 등 출력
②출력 결과
③ 설명
위 결과에 따라
회귀직선 y = 15.4381 + 0.8332*x
결정계수
총변동에서 회귀변동이 차지하는 비율인 결정계수(R-Square)는 0과 1사이의 값으로 자료에 회귀선이 잘 적합되면 1에 가깝고, 그렇지 않으면 0에 가까워진다. 따라서 결정계수가 0.8497이므로 잘 적합된 회귀선이고, 유의확률은 0.003151로 유의수준 0.05보다 작으므로 회귀모형은 통계적으로 유의하다고 판단한다.
7. 참고문헌
박서영, 이기재, 이긍희, 장영재(2022). 통계학개론. 출판문화원.
장영재, 최상범, 한승봉(2020). R컴퓨팅. 출판문화원.

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