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빈도 분포에서 클래스 폭은 클래스 또는 범주의 상한과 하한 간의 차이를 나타냅니다. 다음과 같이 계산됩니다. 클래스 너비 = (최대 – 최소) / n 금: max 는 데이터 세트의 최대값입니다. min은 데이터 세트의 최소값입니다. n 은 클래스 수입니다. 클래스 너비를 계산하려면 아래...

이 튜토리얼에서는 R의 mutate() 함수를 사용하여 데이터 프레임에 새 변수를 추가하는 방법을 설명합니다. R에 새 변수 추가 다음 dplyr 라이브러리 함수를 사용하여 데이터 프레임에 새 변수를 추가할 수 있습니다. mutate() – 기존 변수를 유지하면서 데이터 프레임에 새 변수를 추가합니다. transmute() –...

가설 검정 에서는 통계적 가설을 기각해야 하는지 여부를 알고 싶습니다. 이 결정을 내리기 위해 검정 통계량의 p-값을 검정에 사용하기로 선택한 유의 수준과 비교합니다. p-값이 유의 수준보다 작으면 귀무 가설을 기각합니다. 그렇지 않으면 귀무가설을 기각하지 못할 것입니다. 이 계산기는 검정 통계량, 검정...

평균을 뺀 다음 표준편차로 나누어 데이터 세트의 값을 정규화 할 수 있습니다. 이는 데이터 값을 z-점수 로 변환하는 것으로도 알려져 있습니다. 특정 데이터 세트의 값을 정규화하려면 아래 상자에 쉼표로 구분된 데이터를 입력한 다음 “정규화” 버튼을 클릭하세요. 4, 14, 16, 22, 24,...

F 테스트를 수행하면 F 통계를 얻습니다. F 검정 결과가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 F 통계량을 임계 F 값과 비교할 수 있습니다. F 통계가 임계 F 값보다 크면 테스트 결과가 통계적으로 유의합니다. 임계값 F는 F 분포표 나 통계 소프트웨어를 사용하여 찾을 수...

이항 분포의 표준 편차는 다음과 같이 정의됩니다. σ = √ n*p*(1−p) 여기서 n 은 표본 크기이고 p 는 모집단 비율입니다. 주어진 이항 분포에 대한 표준 편차를 계산하려면 아래 값을 입력한 다음 “계산” 버튼을 클릭하세요. 인구비율(p) 표본 크기(n) σ = 16.56 설명:...

통계에서는 다음과 같은 두 가지 이유로 모델을 구축하는 경우가 많습니다. 하나 이상의 예측 변수와 반응 변수 간의 관계를 이해합니다. 모델을 사용하여 향후 관찰을 예측합니다. 교차 검증은 모델이 미래 관측치를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 추정하는 데 유용합니다. 예를 들어 연령 과...

통계적 가설은 모집단 매개변수 에 대한 가정입니다. 예를 들어, 특정 카운티의 남성 평균 키가 68인치라고 가정할 수 있습니다. 키에 관한 가설은 통계적 가설 이고 미국 남성의 실제 평균 키는 인구 매개변수 입니다. 가설 테스트는 통계적 가설을 기각하거나 기각하지 못하는 데 사용하는...

기준 변수는 단순히 종속 변수 나 반응 변수 의 또 다른 이름입니다. 통계분석을 통해 예측되는 변수입니다. 설명 변수가 예측 변수 또는 독립 변수와 같이 다른 이름을 갖는 것처럼, 응답 변수도 종속 변수 또는 기준 변수와 같이 상호 교환 가능한 이름을 갖습니다....

t 분포는 연속 확률 분포의 한 유형입니다. 여기에는 다음과 같은 속성이 있습니다. 연속적이다 종 모양이다 0을 중심으로 대칭이다 이는 자유도라는 매개변수로 정의됩니다. t 분포는 자유도가 무한대로 수렴함에 따라 표준정규분포로 수렴합니다. t 분포는 표본 크기가 작을 때(n < 30) 정규 분포 대신...