목차
1.목적
2.원리
3.연구상황
4.기술통계분석 대화상자 열기
5.결과해설
6.실습과제
2.원리
3.연구상황
4.기술통계분석 대화상자 열기
5.결과해설
6.실습과제
본문내용
정규분포(normal distribution)
① 대부분의 관측치들은 그 분포가 중앙에 집중되는 경향→ 분포의 중앙에서 거리가 멀어질수록 관측치의 빈도수는 감소.
② 평균이 0이고 표준편차가 1
③ [그림9-1] 에서 보는 바와 같이, 정규분포는 평균 (µ)을 축으로 대칭형을 이루며 확률밀도(probability density)가 평균에서 제일 높으므로 평균, 중앙값 및 최빈값은 같은 점에 위치.
P(µ-1σ ≤ X ≤ µ+1σ)=0.68
P(µ-2σ ≤ X ≤ µ+2σ)=0.95
P(µ-3σ ≤ X ≤ µ+3σ)=0.99
① 대부분의 관측치들은 그 분포가 중앙에 집중되는 경향→ 분포의 중앙에서 거리가 멀어질수록 관측치의 빈도수는 감소.
② 평균이 0이고 표준편차가 1
③ [그림9-1] 에서 보는 바와 같이, 정규분포는 평균 (µ)을 축으로 대칭형을 이루며 확률밀도(probability density)가 평균에서 제일 높으므로 평균, 중앙값 및 최빈값은 같은 점에 위치.
P(µ-1σ ≤ X ≤ µ+1σ)=0.68
P(µ-2σ ≤ X ≤ µ+2σ)=0.95
P(µ-3σ ≤ X ≤ µ+3σ)=0.99
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