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01
0.01
4
14.36
0.00
0.00
5
14.34
-0.02
0.04
6
14.35
-0.01
0.01
7
14.36
0.00
0.00
8
14.33
-0.03
0.09
9
14.35
-0.01
0.01
10
14.38
0.02
0.04
=143.6,=14.36
=0.57×10-2
1) 산술평균값(Average mean)
2) 표준편차
3) 표준오차(68.3% 신뢰도)
4) 확률오차(50% 신뢰도)
5) 추의 질량
추의 질량은 68.3 %
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산술평균 : (A : 산술평균, X: 표본 값, N : 표본 수)
분산과 표준편차의 개념도 등장한다. 분산과 표준편차는 특정한 자료에서 나타난 자료가 흩어진 정도를 측정하는 방법으로 편차, 즉, 각 측정치와 평균 사이의 차이의 평균을 구하는 것이 논
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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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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 있는지를 나타내는 지표 중 하나로, 분산과 함께 가장 많이
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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
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