시장품질분석, 와이블분포, 생명표법,품질분석,카이스퀘어분포

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시장품질분석, 와이블분포, 생명표법,품질분석,카이스퀘어분포에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 와이블 분포
Ⅱ. 생명표법
Ⅲ. 실습내용 <1> 대형마트 데이터
1. 부품번호 및 고장번호 ·······························································
2. 대형마트의 사용환경 ·································································
3. 부품의 고장분석
3.1 qdC / sk01 ··························································································
3.2 qdD / sk01 ··························································································
3.3 qdD / sk05 ··························································································
4. 분석결과 값 ··············································································
5. 대형마트 내에서의 비교 분석 ····················································

Ⅳ. 실습내용 <2> 소형마트 데이터
1. 부품번호 및 고장번호 ·······························································
2. 소형마트의 사용환경 ·································································
3. 부품의 고장분석
3.1 qdC / sk01 ···························································································
3.2 qdD / sk01 ···························································································
3.3 qdD / sk07 ···························································································
4. 분석결과 값 ··············································································
5. 소형마트 내에서의 비교 분석 ····················································

Ⅴ. 실습내용 <3> 두 데이터간의 비교분석
1. 대형마트 데이터의 내부분석과 소형마트 내부분석의 비교 ·········
2. 변인 통제 상태에서 두 데이터간의 상대적 비교 ························

Ⅵ. 실습 방법 외 분석방법 ········································
Ⅶ. 참고문헌 ·····························································

본문내용

66.65
고장률 0.1%에서는 sk07고장에 대한 사용횟수가 sk01보다 높았다. 하지만 그 이후 고장률 1%부터는 sk01 고장번호에 대한 사용횟수가 sk07보다 더 많아졌고, 그 격차 역시 고장률이 커짐에 따라 더욱 더 큰 차이를 보였다.
초기에는 sk01고장이 더 잘 일어나지만 사용횟수가 증가할수록 sk07 고장이 더 잘 일어난다.
Ⅴ. 대형마트 데이터와 소형마트 데이터 간의 비교분석
1. 대형마트 데이터의 내부 분석과 소형마트 데이터의 내부 분석의 비교
p
qdC/sk01 _ B100p
비교
qdD/sk01 _ B100p
p
qdC-sk01_B100p
비교
qdD-sk01_B100p
0.001
46666.17
>
26184.11
0.001
46560.20
>
30657.45
0.01
263428.38
80159.69
0.01
246501.70
<
354324.81
0.05
894757.47
176707.02
0.05
800171.51
1996680.39
0.5
6309443.51
624649.46
0.5
5248469.26
31608547.61
위 <표 10>에서 보면 대형마트 내부 분석에서는 두 비교요소의 대 소 관계가 일정하게 나타났으나, 소형마트 내부 분석에서는 두 비교요소의 대 소 관계가 중간에 역전되는 상황이 일어난다.
2. 변인 통제된 상태에서, 대형마트 데이터와 소형마트 데이터 간의 상대적 비교
2.1 부품번호를 qdC, 고장번호를 sk01 로 고정시킨 비교
대형마트의 경우 약 46666 번 사용했을 때 고장률이 0.1% 인 반면, 소형마트의 경우 약 46560 번 사용했을 때 고장률이 0.1% 이다.
p
대형/qdC/sk01 B100p
비교
소형/qdC/sk01 B100p
0.001
46666.17
>
46560.20
0.01
263428.38
246501.70
0.05
894757.47
800171.51
0.5
6309443.51
5248469.26
<그림 11>에서 보면 소형마트가 대형마트에 비해 사용횟수에 따른 고장률이 더 높다. 두 데이터의 차이는 위에서 한 내부 분석들에 비하여 기하급수적인 차이는 나지 않지만, 사용횟수가 증가할수록 소형마트의 제품이 더 잘 고장이 일어난다.
결과적으로 사용횟수가 증가할수록 소형마트의 제품이 더 잘 고장 발생률이 높다.
2.2 부품번호를 qdD, 고장번호를 sk01 로 고정시킨 비교
대형마트의 경우 약 26184 번 사용했을 때 고장률이 0.1%인 반면, 소형마트의 경우 약 30657 번 사용했을 때 고장률이 0.1%이다.
p
대형/qdD/sk01 B100p
비교
소형/qdD/sk01 B100p
0.001
26184.11
<
30657.45
0.01
80159.69
354324.81
0.05
176707.02
1996680.39
0.5
624649.46
31608547.61
대형마트가 소형마트에 비해 사용횟수에 따른 고장률이 더 높다. 같은 고장률에서의 대형마트와 소형마트의 사용횟수의 차이는 고장률이 커질수록 그 차이도 기하급수적으로 커진다.
결과적으로 사용횟수가 증가할수록 대형마트의 제품이 더 잘 고장의 발생률이 높아진다.
→ qdC 부품과 sk01 고장으로 고정했을 때는 소형마트의 제품이 더 잘 고장이 일어났고, qdD 부품과 sk01 고장으로 고정했을 때는 대형마트의 제품이 더 잘 고장이 일어났다
Ⅵ. 카이스퀘어 분석방법 (실험방법외)
1. 정의
두 분류형 변수간의 연관 관계를 볼 때 분할표를 작성하여 변수들간의 관계를 분석
2. 특징 및 내용
2.1 검정 순서
1) 대립가설과 기무가설을 설정
2) 교차표를 작성한다.
3) 실제빈도와 기대빈도의 차이를 계산하여 ‘카이제곱 값’을 구한다.
4) 카이제곱 값과 임계치를 비교하여 가설을 검정
5) 값이 임계치보다 크면 귀무가설 기각(차이가 있다). 임계치보다 작으면 귀무가설 채택(차이가 없다.)
2.2 유의할 점
- 변수의 모든 범주의 칸에서 관찰빈도가 최소한 5이상이어야 한다. 그렇지 않으면 값이 지나치게 커지는 오류가 발생한다.
- 표본의 크기가 1000이상이면 카이제곱 검정은 의미가 없다. 왜냐하면 카이스퀘어 검정은 표본크기에 절대적으로 영향을 받기 때문이다.
2.3 카이제곱의 특징
1) 카이스퀘어 값이란, 각 범주의 관찰 빈도와 기대빈도의 차이를 제곱하여 이 값을 다시 기대빈도로 나눈 후 이를 합한 값이다. 카이스퀘어 값이 크면, 차이가 크다는 뜻이므로 독립성이 떨어지고 차이가 작으면 독립성이 높다는 말이다.
2) 제곱하면 구해지기 때문에 항상 양수이다.
3. 카이스퀘어 분포의
카이스퀘어 분포의 성질
1)
2)
3)
4)
5) Mode : is maximized when
4. 사례
정규직과 비정규직의 직무스트레스와 사회 심리적 건강수준을 파악하는 것에 대한 실험이다. 실험에 대한 조사 변수는 직무 스트레스 요인, 사회 심리적 스트레스, 사회적 지지이다. 직무요구도(범위; 12-48, 중앙값; 30), 직무자율성(범위24-90, 중앙값; 56), 사회적지지(범위; 8 -32, 중앙값; 20) 및 직업불안정(범위;3-11, 중앙값;6 )은 각각 중앙값을 기준으로 높은 군과 낮은 군으로 나누어 정규직과 비정규직 간의 분포의 차이를 알아보았다. 정규직과 비정규직의 직업적 특성의 차이를 알아보기 위해 단일변량 분석으로 검정과 t 검정을 시행하였다.
이 연구를 통해 비정규직 근로자의 사회 심리적 건강수준이 정규직 근로자와는 다른 실직경험, 이직경험 및 직업불안정 등 다양한 직무스트레스 요인에 의해 부정적인 영향을 주고 있다고 추정 할 수 있다. 향후 객관적인 건강지표의 비교분석을 통한 비정규직의 건강문제에 대한 더 많은 연구의 필요성을 추가하였다.
Ⅶ. 참고문헌
고상백·손미아·장세진·차봉석. 비정규직 근로자들의 직업적 특성과 사회심리적 스트레스
StatEdu Consulting 카이제곱 검정
한남대학교 통계학과 권세혁교수. 교차검정
http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=ilecc&logNo=70104002578
이호우. 응용통계및연습 강의안
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