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간단한 선형 회귀를 수행할 때 종종 x와 y 값의 다양한 조합을 시각화하기 위해 산점도를 만들고 싶습니다. 다행히 R에서는 플롯() 함수를 사용하여 포인트 클라우드를 쉽게 생성할 수 있습니다. 예를 들어: #create some fake data data <- data.frame(x = c(1, 1, 2, 3,...

Grubbs 테스트는 데이터 세트에서 이상값의 존재를 식별하는 데 사용할 수 있는 통계 테스트입니다. 이 검정을 사용하려면 데이터 세트가 대략적인 정규 분포를 가져야 하며 최소 7개의 관측치를 포함해야 합니다. 이 튜토리얼에서는 R에서 Grubbs 테스트를 수행하여 데이터세트의 이상값을 검색하는 방법을 설명합니다. 예: R의...

Friedman 테스트는 반복 측정 ANOVA에 대한 비모수적 대안입니다. 각 그룹에 동일한 대상이 나타나는 3개 이상의 그룹의 평균 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 R에서 Friedman 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: R의 Friedman 테스트 R에서 Friedman 테스트를...

평균 제곱 오차(MSE)는 회귀 분석에서 예측한 값이 관측된 값과 평균적으로 얼마나 떨어져 있는지를 알려주는 척도입니다. 다음과 같이 계산됩니다. MSE = Σ( Pi – O i ) 2 / n 금: Σ는 ‘합’을 의미하는 화려한 기호입니다. Pi는 i 번째 관측치에 대한 예측값입니다....

MAPE(평균 절대 백분율 오류)는 회귀 분석에서 예측 값이 관측 값과 평균적으로 얼마나 떨어져 있는지 알려주는 지표입니다. 다음과 같이 계산됩니다. MAPE = (1/n) * Σ(|O i – Pi |/O i * 100 금: Σ는 ‘합’을 의미하는 화려한 기호입니다. Pi는 i 번째 관측치에...

표본분포는 단일 모집단의 많은 무작위 표본을 기반으로 특정 통계의 확률 분포입니다. 이 계산기는 모집단 평균, 모집단 표준 편차 및 표본 크기를 기반으로 표본 평균에 대해 특정 값을 얻을 확률을 계산합니다. 아래에 주어진 분포에 대해 적절한 값을 입력한 후 “계산” 버튼을 클릭하세요....

중심 극한 정리 는 모집단 분포가 정규 분포가 아니더라도 표본 크기가 충분히 크면 표본 평균의 표본 분포가 대략 정규 분포를 따른다는 것 입니다. 중심 극한 정리는 또한 샘플링 분포가 다음과 같은 속성을 갖는다고 명시합니다. 1. 표본분포의 평균은 모집단 분포의 평균과 같습니다....

일반적으로 X로 표시되는 확률 변수는 가능한 값이 무작위 과정의 결과인 변수입니다. 확률변수에는 이산형 과 연속형 의 두 가지 유형이 있습니다. 이산확률변수 이산확률변수는 0, 1, 2, 3, 4, 5…100, 100만 등과 같이 셀 수 있는 수의 고유한 값만 취할 수 있는 변수입니다....

이 도구는 모집단 평균과 표준 편차를 기반으로 정규 분포 데이터 세트를 자동으로 생성합니다. 일반적인 데이터세트를 생성하려면 분포 아래의 값을 지정한 후 “생성” 버튼을 클릭하면 됩니다. μ (인구 평균) σ (인구 표준편차) n (데이터세트 크기) 데이터세트 평균: 0.023 데이터 세트의 표준 편차:...

단일 표본 t-검정은 모집단의 평균이 특정 값과 같은지 여부를 검정하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 TI-84 계산기에서 단일 표본 t-검정을 수행하는 방법을 설명합니다. 예: TI-84 계산기의 샘플 t 테스트 연구자들은 특정 유형의 자동차가 갤런당 20마일의 속도를 낼 수 있는지 알고 싶어합니다. 그들은...