추론통계정보, 추측통계정보 또는 통계정보: 데이터에 포함된 정보를 분석하여 불확실한 사실을 테스트, 추정 또는 예측합니다.
파라미터: 인구평균, 인구분산, 인구표준편차 등의 인구로부터의 데이터입니다.
통계정보는 샘플평균, 샘플분산, 샘플표준편차 등의 샘플로부터의 데이터입니다.
포인트 추정이란 샘플의 통계정보로 파라미터를 추정하는 것입니다.
간격 추정: 포인트 추정만으로는 파라미터가 어느 정도 정확하게 추정되는지 정확히 알 수 없기 때문에 부모평균이 존재하는 간격의 확률적 추정이 가능합니다.
중요도는 다음과 같습니다. 유형I오류발생가능성의최대허용한도입니다. 그것은 보통 と로 표기됩니다. 95%의 신뢰도를 기준으로 0.05(1~0.95)가 a 레벨값입니다. 타입 2 에러가 발생할 가능성의 최대 허용 한도는 と라고 부릅니다.
Confidence Interval(CI; 신뢰간격)은 파라미터가 실제로 존재하는 것으로 예상되는 간격입니다. 보통 95% 신뢰구간이 사용되지만 99%가 사용되며 90%가 사용되기도 합니다. (a,b)는 인터벌의 시작을 의미하고 b는 인터벌의 종료를 의미합니다. 신뢰 구간 100(1-)%로 불립니다. 모집단 평균 means의 반복 간격 추정은 이들 신뢰 간격의 95%가 진정한 값 the를 포함하고 있음을 의미합니다.
신뢰 구간 수준 또는 신뢰성: 95% 신뢰 수준은 H0 가설이 참이고 거절 확률이 5%임을 의미합니다. 1~파운드 또는 100(1~)%로 써주시면 됩니다. 95% 신뢰구간과 동일하게 쓰여져 있습니다.
p-value 또는 중요도의 확률은 눌 가설 H0을 거부할 수 있는 최소 중요도 수준()입니다. 타입 에러가 발생할 확률입니다. 즉, H1이 선택되었을 때 오류가 발생할 확률입니다.
크리티컬값(임차값)은 테스트 통계정보 배포에서의 a 레벨브에 대응하는 행 위의 값입니다.
확률: 모집단에서 특정 샘플이 관찰될 수 있습니다.
가능성은 다음과 같습니다.
독립변수 또는 설명 가능한 변수: 다른 변수에 영향을 주는 변수입니다.
종속변수 또는 반응변수: 다른변수의 영향을 받는 변수입니다.
Confounder : 인과관계와 상관관계를 혼동하는 변수입니다. 교회가 많으면 범죄율은 높은데, 그것은 교회의 수가 원인이며, 범죄율은 결과가 아니라 교회가 많고 범죄율이 높다는 것입니다.
상호작용은 서로의 액션에 영향을 미치는 독립변수들 간의 상호작용입니다.
연속확률분포:z분포, t분포, 카이제곱분포, F분포 등입니다.
표준정규분포(z-distribution)는 22가 이미 알려진 경우에 달러를 취득하기 위해 사용됩니다.
학생의 t 분포(학생의 t 분포)는 22를 s2 표본분산으로 대체함으로써 멱을 얻기 위해 사용됩니다. 즉, 모집단 평균 테스트에 사용됩니다. z 분포 및 t 분포에서 눌 가설 H0은 0=0 또는 =1=22이며, 얼터너티브 가설 H1은 ==2130 또는 11=μ2입니다. 11=22, 11-22=0, 11-22를 d로 치환할 수 있으면 d=0과 같은 한 변수를 바꿀 수 있습니다.
카이제곱 분포(22개 분포)는 22를 얻기 위해 사용됩니다. 분산 테스트, 적합성 테스트, 독립성 균질성 테스트 등에 사용됩니다. 귀무 가설 H0은 22=1, 대체 가설 H1은 22=11입니다. H0은 11=22, H1은 11=2와 같고 H0은 11과 22의 효력이 비슷하며 H1은 11과 22의 효력이 다르다는 것입니다.
F-distribution : 1212222를 취득하기 위해 사용됩니다. 카이제곱 분포에 이어지는 두 확률변수의 비를 구합니다. 분산비 테스트, 분산 분석, 회귀 등에 사용됩니다.
ANOVA:ANOVA의 귀무 가설은"11=22=33"이며, 대체 가설은"H0은 아닙니다"입니다. 예를 들어 H0는 '3종류의 약제에 유효성 차이가 없다'와 동일하고 H1은 '유효성 차이'와 동일합니다.
회귀입니다. 귀납 가설의 귀납 가설은 '귀납 11=0'이며, 대체 가설은 '귀납 11=00'입니다. 예를 들어 H0은 '약이 효과가 있습니다', H1은 '약이 듣지 않는다'입니다. 회귀에서는 가로채기를 하는 것은 00이라고 불리고 슬로프는 11이라고 불립니다.
대규모 데이터를 다루는 사회과학은 통계에 의존하지 않고는 존재할 수 없습니다 통계의 탄생 그 자체는 사회과학에 있습니다서의 방대한 데이터를 분석하기 위한 연구입니다 영어명은 나라의 특징을 연구하기 위한 주의 연구입니다 수백만에서 수십억에 이르는 통계를 연구하는 통계는 본질적으로 사회 과학과 분리될 수 없습니다
실험적 분석 또는 데이터 해석을 필요로 하는 연구 분야에서 논문을 쓰려면 통계적인 지식이 필요합니다. 대부분의논문은통계분석후에결론을제시하도록구성되어있습니다. 따라서 대학원에 입학하기 위해서는 기본적인 표의 결과를 해석할 수 있습니다야 하고 적어도 기본적인 통계나 회귀분석에 대한 지식을 익히는 것이 직간접적으로 학습에 도움이 될 수 있습니다. 또한 통계정보를 직접 사용하는 경우에는 SPSS, SAS, Stata, R, MATLAB와 같은 통계분석 프로그램 처리 방법도 배우셔야 합니다. Excel 함수(경향, 기울기, 선형 등) 및 데이터 분석 메뉴에서 복수 회귀 분석을 지원합니다.
특히 경제학에서는 통계를 제외할 수 없습니다 학술분야에서도 널리 쓰이지만 실제로는 필수적입니다 통계는 경제학 전반에 걸쳐 사용되며 그 중 통계에 초점을 맞춘 두 분야가 있습니다. 경제 통계와 계량 경제학입니다
복잡도, 카오스이론, 네트워크, 머신러닝, 빅데이터 등의 용어가 사용되고 있는 경우 통계정보와 관련되어 있습니다. 현대의 자연과학은 정적인 연구테마의 고갈로 인해 역동적이고 예측 불가능한 연구테마를 파고들고 있습니다 통계정보는 이러한 문제를 해결하기 위한 도구입니다 현대의 자연과학은 전통적인 실험에서 벗어나 많은 양의 데이터를 통계로 분석하고 근사하며 수학적으로 추론하는 방식을 취하고 있습니다
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