|
분포 양호(W)로 정의한다. 또한 곡률계수가 3~4로 너무 크지도 작지도 않은 것으로 보아 입도분포곡선의 모양이 일정함을 알 수 있었다.
이 실험은 다른 실험들에 비하여 비교적 간단한 실험이었다. 실험상의 오차는 #200체에 씻을 때 실수로 물
|
|
|
분포형태의 측정수단
자료의 가장 이상적인 분포형태는 정상분포이겠지만 현실에서는 그렇지 않은 경우가 더 많다. 정상분포곡선을 기준으로 좌우의 대칭성을 기준으로 보는 비대칭도와 상하의 집중도를 기준으로 보는 첨도가 있다.
(1)비대
|
|
|
분포제한법(forced distribution)
대체로 근무성적을 평정할 때 성적의 최상 상 중 하 최하별 분포가 종형인 정상분포곡선이 된다는 것이다. 따라서 이렇게 되면 평정시 나타나기 쉬운 중심화 경향과 관대화 경향을 막아 등급의 수가 다섯 층으
|
|
|
분포가 하위로 편중되는 경향을 말한다.
이와 같은 오류들은 정상분포곡선을 이용하여 각 등급의 해당자를 강제로 분배함으로써 상당히 해결될 수 있다. 예컨대 A는 전체의 10%, B는 20%, C는 40%. D는 20%, E는 10%와 같이 일정한 범주로 할당하는
|
|
|
분포를 기술하는데 쓰이는 통계들을 말한다. 한 학급에서의 지능점수가 측정치라면 이 수치들을 크기에 따라 배열하고 분류하여 일정한 분포를 얻는다. 대개 그런 분포는 엎어 놓은 종 모양(정상분포곡선)으로 보인다. 즉, 아주 높은 지능점
|
|
|
분포곡선
P = passage(통과량) O = Oversize(잔류량)
(3) 크기 빈도 곡선
(4) 누적곡선의 미분에 의해 얻어진 입자 빈도 곡선
(5) Rosin-Rammier-Bennet 분포 곡선 작성
O% = 100e^{-{d}over{ bar {d}}}^n
(3-1)
누적된 잔류 분율, O%와 입자크기 d사이의 관계의 표현으로,
|
|
|
분포, 정적 편포, 부적 편포
1. 집중경향치간의 관계
2. 정상분포
3. 정적(正的)편포
4. 부적(負的)편포
Ⅴ. 표준편차
1. 변산도(變散度)의 의의
2. 표준편차(σ)
Ⅵ. 표준편차와 정상분포곡선의 활용
1. 정상분포곡선과 표준편차
|
|
|
분포
<그림 2-4> 6개의 동전을 64회 던졌을 때 기대되는 앞면 수의 분포
f=20
f=15
f=15
f=6
f=6
f=1
f=1
앞면
→
0
1
2
3
4
5
6
확률
→
.0156
.0938
.2344
.3125
.2344
.0938
.0156
<그림 2-5> 정상분포곡선
<그림 2-6>
mu
= 35,
sigma
= 3.0일 때 정상분포곡선에
|
|
|
확률모델에 대한 기초적인 이론 등록
파워포인트 자료로 그래프 첨부
|
|
|
차 에 의해 뾰족한 정도가 결정되는 분포이다.
5.3 표준 정규분포(Standard normal distribution)
평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포를 표준정규분포라 하고 표준정규변수를 Z라 한다.
표준정규분포를 이용하면 앞에서 다룬 특수한 경우(확률변수
|
|
메뉴펼치기
