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편차가 되고, 편차의 제곱의 평균은 분산이 됩니다.
(11-13)²+(15-13)²+(8-13)²+(20-13)²+(5-13)²+(6-13)²+(13-13)²+(22-13)²+(17-13)²/9=
(4+4+25+49+64+49+0+81+16)/9 = 292/9 = 32.444.......
∴ 분산 = 292/9 = 32.444.......
표준편차 : 분산의 루트값
∴ 표준편차 = 루트 292/9 = 루
자료분석 추측통계, 기술통계 추측통계학, 자료분석(기술통계,추측통계) - 추측통계학, 구내식당에 대한 여론조사, 평균, 중앙값, 분산, 표준편차,,
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분산과 표준편차의 개념도 등장한다. 분산과 표준편차는 특정한 자료에서 나타난 자료가 흩어진 정도를 측정하는 방법으로 편차, 즉, 각 측정치와 평균 사이의 차이의 평균을 구하는 것이 논리적으로 가장 확실한 것이다. 편차를 다 합할 경
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때 1.백분위와 백분점수
2.집중경향
(1)평균값
(2)중앙값
(3)최빈값
3.분산도
(1)범위
(2)사분편차
(3)평균편차
(4)표준편차
4.표준점수
(1)표준점수의 의미
(2)표준점수(z)의 계산
(3)표준점수(T)
(4)표준점수(H)
(5)표준점수(C)
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관련한 장별 주제 (제1장)
2. 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지 (제3장)
3. 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법 (제4장 및 제5장)
4. 정규분포의 특징 네 가지 (제7장)
5. 중심극한정리 (central limit theorem) (제8장)
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분산 = (Σ(X-μ)²) / N
② 표본의 경우: 모든 데이터와 산술평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값의 합계를 (표본 데이터의 개수-1)로 나눈다.
분산 = (Σ(X-x)²) / (n-1)
(3) 표준편차
표준편차(Standard Deviation)는 데이터가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지
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