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확률이론의 기초
제4장 확률변수의 분포
제5장 이항확률분포의 기대치와 분산
제6장 정규분포의 기대치와 분산
제7장 Excel을 이용한 통계분석(1) - 자료의 특성치 분석
제2부 추정 및 검정
제8장 모집단과 표본
제9장 표본평균의 분포와 확률
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확률이론의 기초
제4장 확률변수의 분포
제5장 이항확률분포의 기대치와 분산
제6장 정규분포의 기대치와 분산
제7장 Excel을 이용한 통계분석(1) - 자료의 특성치 분석
제2부 추정 및 검정
제8장 모집단과 표본
제9장 표본평균의 분포와 확률
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분포로 근사화시키는 것이 매우 유용한 경우인 것은 우리가 잘 알고 있다. 원래의 분포함수를 수학적으로 조작하기 어렵거나 확률을 구할때 많은 계산량이 요구되는 경우가 이에 해당된다.
모집단의 확률분포가 이산형이든 연속형이든 한정
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연속형 자료 정리
1-4) 엑셀을 이용한 연속형 자료 정리
1-5) 확률분포와 정규분포
1-6) 표본과 표본분포
3. 실험 장치
4. 실험 방법
4-1 : 데이터 분석 방법 1
4-2 : 데이터 분석 방법 2
4-3 : 히스토그램 그리기
5. 실험 결과
7. 결 론
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확률변수 X는 모든 실숫값을 취할 수 있는 연속확률변수이다.
확률변수 X가 나타날 확률을 정규분포곡선과 X축 사이의 면적으로 표현했을 때, 정규분포곡선과 X축 사이의 전체 면적은 1(100%)이다.
5. 중심극한정리(central limit theorem) (제8장)
중심
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분포를 이루고 있지 않아도 표본의 통계량으로 모수추정이 가능하게
해주기 때문에 중요하다. 제1장. 통계학 기초개념
제2장. 자료의 정리
제3장. 분포의 특성
제4장. 확률이론
제5장. 확률분포의 개념
제6장. 이산확률분포
제7장. 연속
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확률이론, 3장 무작위 표본추출, 4장 도수분포와 대푯값, 5장 분산도와 비대칭도, 6장 확률변수와 확률분포, 7장 정규분포와 표준정규분포, 8장 표본분포와 중심극한정리, 9장 신뢰구간 및 표준오차의 추정, 10장 t분포를 이용한 구간추정과 표본
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확률변수
- 중략 - 제1장 통계의 기본개념
제2장 표본추출과 데이터 수집
제3장 도수분포표와 그래프
제4장 대표값
제5장 산포도
제6장 확률분포
제7장 표본분포
제8장 모수추정
제9장 가설검정
제10장 두 집단의 비교
제11장 여러 집단의 비
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확률변수
- 중략 - 제1장 통계의 기본개념
제2장 표본추출과 데이터 수집
제3장 도수분포표와 그래프
제4장 대표값
제5장 산포도
제6장 확률분포
제7장 표본분포
제8장 모수추정
제9장 가설검정
제10장 두 집단의 비교
제11장 여러 집단의 비
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확률변수
- 중략 - 제1장 통계의 기본개념
제2장 표본추출과 데이터 수집
제3장 도수분포표와 그래프
제4장 대표값
제5장 산포도
제6장 확률분포
제7장 표본분포
제8장 모수추정
제9장 가설검정
제10장 두 집단의 비교
제11장 여러 집단의 비
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