ROUTINE – 가설검정
ROUTINES PROGRAMMINGS PROJECTS PROGRAMMINGS PROJECTS 대응표본 t검정 독립표본 t검정 일원분산분석 F검정 상관분석 t검정 단순선형회귀분석 F검정 교차분석 카이제곱검정 수학교육 초등학생의 수학적창의력 식물자원 포장의 쌀 수확량 건강 영유아의 구강 건강
한우의 품질
CONTENTS Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print 구글문서 MS워드 Print 구글문서 MS워드 요약 이번 프로젝트의 목적은 한우 품질 평가를 위해 확률 모델을 사용하여 데이터셋을 생성하고, p-값을 기반으로 가설을 검정하는 과정을 개발하는 것입니다. 국내 한우 품종을 대상으로 근육내 지방 함량(근내 지방도), 도체 중량, 및 등심 단면적을 결과변수로 설정하고, 근육 부위(등심, 설도), 지역별 도체 중량, […]
COURSE : 한우의 품질
ROUTINE p값 PROGRAMMINGS PROJECTS 논문작성 논문작성 논문작성 논문작성 논문작성 논문작성 DATA SET 프로젝트 데이터셋 P2-project-data 구글시트 모집단 데이터셋 P2-data 구글시트 표본 추출 P2-1-표본추출 구글시트 P2-2-표본추출 구글시트 P2-3-표본추출 구글시트 P2-4-표본추출 구글시트 표본 데이터셋 P2-1-data 구글시트 P2-2-data 구글시트 P2-3-data 구글시트 P2-4-data 구글시트 ARTICLE [ PROJECT ] 한우의 품질 Lee SH Full Text [ DATA ] 한우의 품질 […]
딸기의 상품가치
CONTENTS Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print 구글문서 Print 구글문서 요약 본 프로젝트의 목적은 가상 딸기의 속성을 표현하는 확률모델과 통계모델을 통해 데이터셋을 생성하고, 이를 통해 “p값으로 가설을 검정하는 실습 루틴”을 개발하는 것입니다. 가상의 딸기 품종을 설과 아키로 명명하고, 딸기의 속성을 원인변수와 결과변수로 구분했습니다. 당도는 딸기의 상품가치를 나타내며, 결과변수로 정규분포를 따르는 연속형 확률변수로 모델링되었습니다. […]
교차분석 카이제곱검정
PROGRAMMINGS 모델링 데이터분석 정규분포 $$f(x , ; mu_X, sigma_X^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_X} mathrm{exp} left(-dfrac{(x-mu_X)^2}{2sigma_X^2}right)$$ 여기서, $x$는 정규분포를 나타내는 확률변수, $X$의 값(변량) $mu_X$는 확률변수, $X$의 기대값: 집단의 모평균 $sigma_X^2$는 확률변수, $X$의 모분산: 집단의 모분산 확률변수 카이제곱 $$chi^2= Z_1^2 + Z_2^2 + cdots = sumlimits_{i=1}^{k}Z_{i}^2$$ 여기서, $Z_i$는 표준정규분포 확률변수$k$는 자유도: 표준정규분포 확률변수 개수 카이제곱분포 $$f(x , ; k)=dfrac{1}{2^{frac{k}{2}}Gammaleft(frac{k}{2}right)}x^{frac{k}{2}-1}e^{-frac{x}{2}}$$ 여기서, $x$는 […]
단순선형회귀분석 F검정
PROGRAMMINGS 모델링 데이터분석 정규분포 $$f(y , ; mu_Y, sigma_Y^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_Y} mathrm{exp} left(-dfrac{(y-mu_Y)^2}{2sigma_Y^2}right)$$ 여기서, $y$는 정규분포를 나타내는 확률변수, $Y$의 값(변량) $mu_Y$는 확률변수, $Y$의 기대값: 집단의 모평균 $sigma_Y^2$는 확률변수, $Y$의 모분산: 집단의 모분산 확률변수 카이제곱 $$chi^2= Z_1^2 + Z_2^2 + cdots = sumlimits_{i=1}^{k}Z_{i}^2$$ 여기서, $Z_i$는 표준정규분포 확률변수$k$는 자유도: 표준정규분포 확률변수 개수 카이제곱분포 $$f(x , ; k)=dfrac{1}{2^{frac{k}{2}}Gammaleft(frac{k}{2}right)}x^{frac{k}{2}-1}e^{-frac{x}{2}}$$ 여기서, $x$는 […]
상관분석 t검정
PROGRAMMINGS 모델링 데이터분석 정규분포 $$f(y , ; mu_Y, sigma_Y^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_Y} mathrm{exp} left(-dfrac{(y-mu_Y)^2}{2sigma_Y^2}right)$$ 여기서, $y$는 정규분포를 나타내는 확률변수, $Y$의 값(변량) $mu_Y$는 확률변수, $Y$의 기대값: 집단의 모평균 $sigma_Y^2$는 확률변수, $Y$의 모분산: 집단의 모분산 확률변수 t $$t = dfrac{Z}{sqrt{dfrac{V} {nu}}}$$ 여기서, $Z$는 표준정규분포를 나타내는 확률변수$V$는 자유도 $nu$의 $chi^2$분포를 나타내는 확률변수$nu$는 $V$의 자유도 t분포 $$f(t , ; nu)=dfrac{Gamma left({frac{nu +1}{2}}right)}{sqrt{nu […]
일원분산분석 F검정
PROGRAMMINGS 모델링 데이터분석 정규분포 $$f(y , ; mu_Y, sigma_Y^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_Y} mathrm{exp} left(-dfrac{(y-mu_Y)^2}{2sigma_Y^2}right)$$ 여기서, $y$는 정규분포를 나타내는 확률변수, $Y$의 값(변량) $mu_Y$는 확률변수, $Y$의 기대값: 집단의 모평균 $sigma_Y^2$는 확률변수, $Y$의 모분산: 집단의 모분산 확률변수 카이제곱 $$chi^2= Z_1^2 + Z_2^2 + cdots = sumlimits_{i=1}^{k}Z_{i}^2$$ 여기서, $Z_i$는 표준정규분포 확률변수$k$는 자유도: 표준정규분포 확률변수 개수 카이제곱분포 $$f(x , ; k)=dfrac{1}{2^{frac{k}{2}}Gammaleft(frac{k}{2}right)}x^{frac{k}{2}-1}e^{-frac{x}{2}}$$ 여기서, $x$는 […]
독립표본 t검정
PROGRAMMINGS 모델링 데이터분석 정규분포 $$f(y , ; mu_Y, sigma_Y^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_Y} mathrm{exp} left(-dfrac{(y-mu_Y)^2}{2sigma_Y^2}right)$$ 여기서, $y$는 정규분포를 나타내는 확률변수, $Y$의 값(변량) $mu_Y$는 확률변수, $Y$의 기대값: 집단의 모평균 $sigma_Y^2$는 확률변수, $Y$의 모분산: 집단의 모분산 확률변수 t $$t = dfrac{Z}{sqrt{dfrac{V} {nu}}}$$ 여기서, $Z$는 표준정규분포를 나타내는 확률변수$V$는 자유도 $nu$의 $chi^2$분포를 나타내는 확률변수$nu$는 $V$의 자유도 t분포 $$f(t , ; nu)=dfrac{Gamma left({frac{nu +1}{2}}right)}{sqrt{nu […]
대응표본 t검정
PROGRAMMINGS 모델링 데이터분석 정규분포 $$f(y , ; mu_Y, sigma_Y^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_Y} mathrm{exp} left(-dfrac{(y-mu_Y)^2}{2sigma_Y^2}right)$$ 여기서, $y$는 정규분포를 나타내는 확률변수, $Y$의 값(변량) $mu_Y$는 확률변수, $Y$의 기대값: 집단의 모평균 $sigma_Y^2$는 확률변수, $Y$의 모분산: 집단의 모분산 확률변수 t $$t = dfrac{Z}{sqrt{dfrac{V} {nu}}}$$ 여기서, $Z$는 표준정규분포를 나타내는 확률변수$V$는 자유도 $nu$의 $chi^2$분포를 나타내는 확률변수$nu$는 $V$의 자유도 t분포 $$f(t , ; nu)=dfrac{Gamma left({frac{nu +1}{2}}right)}{sqrt{nu […]