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, 표준편차(σ)는 5cm라고 하자.
만약 그 집단에서 무작위로 한 사람을 선정했을 때,
그 사람의 키가 155cm(μ-3σ)보다 작거나
185cm(μ+3σ)보다 클 확률은 아주 작을 것이다. ( 0.27% ) 1. 정규분포의 개념
2. 정규분포 곡선
3. 정규분포의 특징
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히스토그램(I) - 히스토그램 대화상자- 변수지정 - 제목, 옵션(필요시) - 확인
히스토그램에 정규분포곡선을 추가하여 그리려면 도표편집기에서 - 도표 - 옵션 - 정규곡선
4) 출력항해사창
자료분석을 하면 실행결과가 출력항해사에 나타나는
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히스토그램의 예시
3. 히스토그램 그리기
4. 밀도단위
5. 통제의 변수: 따로따로 분석하기
제3장. 평균과 표준편차
1. 자료의 중심과 퍼진 정도
2. 평균, 중앙값, 최빈치
제4장. 정규분포로의 근사
1. 단위변환
2. 정규분포곡선
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히스토그램에서 각 변수의 데이터 개수는 13개이다. 대체로 봉우리는 중앙에 하나만 존재하고, 데이터가 오른쪽이나 왼쪽으로 확연하게 치우쳐 있지는 않지만 정규분포와 달리 좌우대칭을 이루지는 않는다. 특히 kindness의 경우는 중앙에 봉우
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두 공장의 한달 전기료 평균과 표준편차 자료로 분포의 개형을 도시하고 그 특징을 설명하라. (10점)
±
A지역 50 ± 10
B지역 100 ± 40"
목차
1. 서술형 답안
2. 서술형 답안
3. 서술형 답안
4. 서술형 답안
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분포라는 가정에 기초하여 발달되었다. 모집단으로부터 무작위로 표본을 추출할 때 표본의 크기가 충분히 크다면 표본 변수들의 그 합 또는 평균의 히스토그램은 정규분포 곡선에 수렴하며 이를 중심극한정리라고 한다. 표본 수가 적으면 이
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분포와 정규근사를 이용하여 구하고, 결과를 비교하여라.
→
(b) 0과 10 사이에서 균등분포를 따르는 U(0,10)에서 크기 6인 난수를 생성하여 평균을 구하는 일을 120번 반복한 다음, 이들 표본평균의 히스토그램을 대응되는 정규곡선과 함께 그려
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정규분포에서 확률변수가 에 존재할 확률은 68.26%이므로,
(이 구간에 있는 개체수) = 0.6826 X 300 = 204.97이다.
(2) 정규분포에서 확률변수가 에 존재할 확률은 95.44%이므로,
(이 구간에 있는 개체수) = 0.9544 X 300 = 286.32이다.
(3) 75를 정규화 하면 Z =
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정규분포에서 확률변수가 에 존재할 확률은 68.26%이므로,
(이 구간에 있는 개체수) = 0.6826 X 300 = 204.97이다.
(2) 정규분포에서 확률변수가 에 존재할 확률은 95.44%이므로,
(이 구간에 있는 개체수) = 0.9544 X 300 = 286.32이다.
(3) 75를 정규화 하면 Z =
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정규분포에서 확률변수가 에 존재할 확률은 68.26%이므로,
(이 구간에 있는 개체수) = 0.6826 X 300 = 204.97이다.
(2) 정규분포에서 확률변수가 에 존재할 확률은 95.44%이므로,
(이 구간에 있는 개체수) = 0.9544 X 300 = 286.32이다.
(3) 75를 정규화 하면 Z =
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