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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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분산(variance)
c) 표준편차(standard deviation)
d) 중앙값(median)
여기서, 짝수이므로 와 의 평균값이다.
즉, 의 평균값
이다.
e) 사분위수(Quartile)
*사분위수범위(Interquartile range=IQR)
*이상치(Outlier) 정의 : LF(=-11.7)값 보다 작거나 RF(=129.1)값 보다 크면 이
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