확률은 얼마나 될까요?

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

이 연습은 강의의 일부입니다

통계학 입문

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

무료로 강의 시작하기

요약 통계량은 데이터를 설명하는 데 필요한 도구예요. 이 장에서는 평균, 중앙값, 표준편차 등 요약 통계량을 살펴보고 이를 정확하게 해석하는 방법을 배웁니다. 또한 비판적 사고력을 기르고, 데이터에 가장 알맞은 요약 통계량을 선택할 수 있도록 연습해 볼 거예요.

Exercise 1: 통계란 무엇인가요?Exercise 2: 현실 세계에서 통계 활용하기 Exercise 3: 데이터 유형 식별하기 Exercise 4: 기술통계 vs. 추론통계 Exercise 5: 대표값 Exercise 6: 런던 자치구별 강도 사건의 전형적인 건수 Exercise 7: Choosing a measure Exercise 8: London Boroughs with most frequent crimes Exercise 9: 분산의 척도 Exercise 10: 산포도의 정의 살펴보기 Exercise 11: 산포를 측정하는 박스 플롯 Exercise 12: 표준편차가 더 큰 범죄 유형은 무엇일까요

확률은 통계의 큰 부분을 이루며, 사건이 일어날 가능성을 계산하는 데 쓰입니다. 실제 매출 데이터를 다루면서 다양한 값으로 이루어진 데이터가 어떻게 확률분포로 해석될 수 있는지 배워요. 이산형과 연속형 확률분포를 알아보고, 자연 현상에서 자주 나타나는 정규분포가 어떻게 발견되었는지도 살펴봅니다!

Exercise 1: 확률은 얼마나 될까요?

현재 연습

Exercise 2: 어느 쪽이 더 가능성이 클까요?Exercise 3: Chances of the next sale being more than the mean Exercise 4: 조건부 확률 Exercise 5: 종속 사건 vs. 독립 사건 Exercise 6: 바구니 상품 10개 초과 주문 Exercise 7: 이산 분포 Exercise 8: 분포 식별하기 Exercise 9: Sample mean vs. Theoretical mean Exercise 10: 연속 분포 Exercise 11: 이산 vs. 연속 분포 Exercise 12: 정규분포 찾기 Exercise 13: 균등 분포로 확률 구하기

이제 더 많은 확률분포를 탐구할 시간이에요. 이항분포를 통해 이진 결과의 확률을 시각화하는 방법과, 통계에서 가장 중요한 분포 중 하나인 정규분포를 배웁니다. 분포를 모양으로 설명하는 방법을 보고, 포아송분포와 시간이 지남에 따라 사건이 발생할 확률을 계산하는 데 그 분포가 어떤 역할을 하는지도 알아봐요. 또한 중심극한정리에 대해서도 이해를 넓혀요!

Exercise 1: 이항분포 Exercise 2: 이항분포 알아보기 Exercise 3: 확률이 이항분포에 미치는 영향 Exercise 4: n과 p 식별하기 Exercise 5: 정규분포 Exercise 6: 정규분포 알아보기 Exercise 7: 정규분포가 특별한 이유는 무엇일까요?Exercise 8: 왜도 파악하기 Exercise 9: 첨도로 분포 설명하기 Exercise 10: 중심극한정리 Exercise 11: Visualizing sampling distributions Exercise 12: 중심극한정리 vs. 대수의 법칙 Exercise 13: 중심극한정리를 언제 사용할까요 Exercise 14: 푸아송 분포 Exercise 15: 포아송 프로세스 식별하기 Exercise 16: 포아송 분포에서 람다 인식하기

마지막 장에서는 가설검정을 소개하고, 이를 사용해 모집단에 대해 정확한 결론을 내리는 방법을 배웁니다. 두 변수 간의 선형 관계를 수치화하는 상관도 알아봅니다. 무작위 배정과 눈가림 같은 실험 설계 기법을 살펴보고, 가설검정 결과에 대해 잘못된 결론을 내릴 위험을 줄이는 개념들도 학습해요!

Exercise 1: 가설 검정 Exercise 2: 일조와 수면 Exercise 3: 가설 검정 워크플로 Exercise 4: 독립 변수와 종속 변수 Exercise 5: 실험 Exercise 6: 통제 실험 알아보기 Exercise 7: 왜 무작위 배정을 사용할까요?Exercise 8: 상관관계 Exercise 9: Identifying correlation between variables Exercise 10: 상관관계가 알려주는 것 Exercise 11: 교란 변수 Exercise 12: 가설 검정 결과 해석하기 Exercise 13: 유의수준 vs. p-value Exercise 14: 제1종 오류와 제2종 오류 Exercise 15: 축하합니다!