품질경영기사 10 : 추정치 사용의 원칙

안녕하세요, 감귤소년입니다. 오늘은 품질경영기사 공부의 열번째 내용으로 추정치 사용의 원칙에 대해 정리해 보겠습니다. 1. 개요 추정이란 관측 가능한 자료들을 기반으로 알고자 하는 모집단의 특성치를 추측하는 것을 말합니다. 이때 추정치는 모집단에서 계산되는 모수와 같은 역할을 합니다. 그러나 추정치는 측정 오차, 표본의 크기, 추정 방법 등에 따라서 실제 모수값과 차이가 발생할 수 있습니다. 이러한 추정치의 사용을 규정한 것이 "추정치 사용의 4원칙"입니다. 2. 추정치 사용의 4원칙 ① 일치성의 원칙 (Principle of consistency) 일치성의 원칙은 동일한 모집단에서 측정된 여러 추정치가 서로 일치해야 한다는 것을 의미합니다. 즉, 동일한 데이터에 대해 여러 추정치를 계산해도 그 결과가 ..

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• · 2023. 3. 4.
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품질경영기사 공부 9 : 정확도의 측도

안녕하세요, 감귤소년입니다. 오늘은 품질경영기사 공부의 9번째 내용인 정확도의 측도에 대한 정리입니다. 1. 개요 통계학에서 데이터를 분석하고 결론을 내리는 과정에서 정확도는 매우 중요한 요소 중 하나입니다. 정확도는 통계적으로 얼마나 정확하게 결과를 예측할 수 있는지를 나타내는 측도입니다. 이러한 측도를 통해 데이터 분석 결과의 신뢰성을 판단할 수 있으며, 이는 의사 결정을 내리는 과정에서 매우 중요합니다. 이번 포스팅에서는 통계학에서 정확도의 측도로 사용되는 여러 개념과 이에 대한 설명을 다룰 것입니다. 2. 정확도의 측도 오차(Error): 데이터 분석에서 오차는 예측한 값과 실제 값 사이의 차이를 나타냅니다. 오차는 양수일 수도 있고, 음수일 수도 있습니다. 즉, 오차가 크다는 것은 예측한 값과 ..

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• · 2023. 3. 3.
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품질경영기사 8 : 평균과 분산의 법칙

안녕하세요, 감귤소년입니다. 오늘은 품질경영기사 공부의 여덟번째 내용인 평균과 분산의 법칙에 대해 정리한 내용입니다. 1. 개요 통계학에서 평균과 분산은 중요한 개념입니다. 평균은 주어진 자료의 대푯값을 나타내며, 분산은 자료가 평균으로부터 얼마나 퍼져있는지를 나타냅니다. 이러한 개념은 통계학에서 자료를 분석하는 기초적인 개념으로 사용됩니다. 평균과 분산에 대한 이해는 통계학을 공부하는 데 있어서 매우 중요합니다. 따라서 이번 포스팅에서는 평균과 분산의 개념과 법칙에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 2. 평균이란? 평균은 자료의 대푯값을 나타내는 개념입니다. 주어진 자료를 모두 더한 후, 자료의 개수로 나눈 값이 평균이 됩니다. 예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5라는 자료가 있다면, 이 자료의 평균..

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• · 2023. 3. 2.
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품질경영기사 7 : 오류(2) - 제 2종오류

안녕하세요, 감귤소년입니다. 오늘은 품질경영기사 공부의 일곱번째 이야기인 제 2종 오류에 대한 정리입니다. 1. 개요 통계학에서 가설검정은 데이터를 분석하는데 매우 중요한 도구입니다. 그러나 가설검정 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. 그 중에서도 제 2종 오류는 귀무가설이 거짓이지만, 이를 기각하지 못하는 경우를 말합니다. 이러한 오류는 실제로 중요한 결과를 놓치거나 잘못된 결론을 내리게 되는 등 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 제 2종 오류에 대한 이해와 방지 방법을 알아보도록 하겠습니다. 2. 제 2종 오류란? 제 2종 오류는 귀무가설을 기각하지 않았을 때 발생합니다. 즉, 실제로는 참인 것을 거짓으로 받아들이는 것입니다. 제 2종 오류는 가설검정 과정에서 발생할 수 있는 오류 중 하나입니다..

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• · 2023. 3. 1.
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품질경영기사 6 : 오류(1) - 제 1종오류

안녕하세요, 감귤소년입니다. 오늘은 품질경영기사 공부의 다섯번째 이야기인 제 1종오류에 대한 내용 정리입니다. 통계학에서 가설 검정은 특정한 가설이 옳은지를 검증하는 중요한 분석 방법입니다. 가설 검정에서는 제 1종 오류와 제 2종 오류라는 두 종류의 오류가 발생할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 제 1종 오류에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. 제 1종 오류란 무엇인가? 제 1종 오류란, 옳은 가설을 기각하고, 잘못된 가설을 채택하는 오류입니다. 이 오류는 유의수준(α)과 관련이 있습니다. 유의수준은 가설 검정에서 기각 영역을 결정하는 기준값으로, 일반적으로 0.05 또는 0.01의 값을 사용합니다. 따라서, 유의수준이 0.05일 때, 100번 검정 중 5번은 옳은 가설을 잘못 기각할 가능성이 있습니다..

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• · 2023. 2. 28.
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