행정계량분석 행정계량분석 강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구문제, 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지, 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및

소개글

행정계량분석 행정계량분석 강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구문제, 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지, 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및에 대한 보고서 자료입니다.

목차

목차:

I. 「행정계량분석」 강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구문제
II. 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지
III. 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법
IV . 참고문헌

본문내용

분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법 산술 평균: 산술 평균은 데이터 세트의 모든 값을 합산하고 합계를 데이터 세트의 값 수로 나누어 계산되는 중심 경향의 척도이다. 데이터 집합의 일반적인 값 또는 평균을 나타내는 데 종종 사용된다. 공식: 산술 평균 = (데이터 세트의 모든 값 합계) / (데이터 세트의 값 수) 산술 평균은 이해하고 계산하기 쉽고, 데이터를 요약하는 단일 값을 제공하며, 서로 다른 데이터 세트 간의 비교에 유용한 것과 같은 몇 가지 이점이 있다. 그러나 특이치 또는 극단값에 민감하여 평균이 왜곡될 수 있다. 분산: 분산은 데이터 집합의 확산 또는 변동성에 대한 측도이다. 데이터 집합의 값이 평균에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 측정한다. 분산이 높으면 값이 넓게 퍼져 있다는 것을, 분산이 낮으면 값이 평균 주위에 군집화되어 있다는 것을 나타낸다. 공식: 분산 = (각 값과 평균의 제곱 차이의 합) / (데이터 세트의 값 수 - 1) 분산은 데이터 세트의 변동성 정도를 정량화할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 제곱 단위로 표현되기 때문에 해석이 어려울 수 있으며 특이치나 극단값의 영향을 받을 수 있다. 표준 편차: 표준 편차는 데이터 집합의 확산 또는 변동성에 대한 또 다른 측도입니다. 분산의 제곱근으로 계산되며 데이터와 동일한 단위로 표시된다. 표준 편차가 높으면 값이 넓게 분포되어 있음을, 표준 편차가 낮으면 값이 평균 주위에 군집화되어 있음을 나타낸다. 공식: 표준 편차 = sqrt((각 값과 평균의 제곱 차이의 합) / (데이터 세트의 값 수 - 1) 표준 편차는 데이터와 동일한 단위로 표현되기 때문에 분산보다 해석하기가 쉽다는 장점이 있다. 또한 평균으로부터의 일반적인 편차에 대한 측도를 제공한다. 그러나 분산과 마찬가지로 특이치 또는 극단값의 영향을 받을 수 있다. 계산 방법: 산술 평균, 분산 및 표준 편차를 계산하려면 다음 단계를 수행합니다: 데이터 집합에 있는 모든 값의 합을 찾는다. 산술 평균을 찾기 위해 합계를 데이터 집합의 값 수로 나눈다. 분산의 경우 데이터 집합의 각 값에서 평균을 빼고 결과를 제곱한 다음 모든 제곱 값을 합한다. 합계를 데이터 집합에서 1을 뺀 값으로 나눈다. 표준 편차의 경우 분산의 제곱근을 구한다. 예: 다음과 같은 데이터 집합이 있다고 가정한다: 5, 8, 12, 15, 20 산술 평균을 찾기 위해 모든 값을 합산하고 값 수로 나눈다: 산술 평균 = (5 + 8 + 12 + 15 + 20) / 5 = 12 분산을 찾기 위해 먼저 평균을 계산한다: 평균 = 12 그런 다음 각 값에서 평균을 빼고 결과를 제곱한 다음 모든 제곱 값을 합한다: 분산 = (5 - 12)^2 + (8 - 12)^2 + (12 - 12)^2 + (15 - 12)^2 + (20 - 12)^2 / 4 = 33.5 표준 편차를 찾기 위해 분산의 제곱근을 취한다: 표준 편차 = sqrt(33.5) = 5.79
IV .출처 및 참조행정계량분석. 문병기 지음. 출판문화원. 2023년

키워드

행정계량분석,   연구문제,   무작위 표본추출,   산술평균,   분산,   표준편차