확률분포표에서 평균, 분산, 표준편차(Feat. Mean, Variance, Standard Deviation,도수 분포표,이산 확률 분포)
위 그림에서 [ X : 변량(Variant), F : (빈)도수(Frequency) ] 를 뜻한다. 만약 Frequency Distribution(도수 분포표)를 이용하여 평균(Mean)을 구해야 한다면 평균(Mean) = ( 모든 [X * F]의 합 ) / 10 우선, 결론부터 말하면, 확률 분포표(Probablity Distribution)으로부터 평균,분산,표준편차를 구할 수가 있다. X(확률 변수[random variable])=60에 대한 확률(P)는 [P = Frequency / Sum Of Frequency] ( 확률 분포표(Probablity Distribution)에서 X는 더이사 변량(Variant)라고 부르지 않고 확률 변수( random[stochastic] variable) 라고 ..
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평균(Mean), 분산(Variance), 표준 편차(Standard Deviant)
대표값 - 모오드, 최빈값, 평균, 중앙값 근데 왜 평균 이외의 대표값들이 필요한 걸까?? 평균만으로는 안 되는 걸까? 예를 들어, 3개의 국회의원의 재산의 대표값을 구하기 위하여 평균을 이용해보자. A 국회의원은 10억, B 국회의원은 13억, 그런데 C 국회의원의 재산이 100억이다. 여기서 C 국회 의원의 재산이 100억인 관계로, 3 명의 국회의원들의 재산의 대표값(70억)이 제대로된 대표값으로서 기능을 하지 못하고 있다. (여기서, C 국회의원의 재산 100억은 이상치(Outlier)라고 한다) 이러한 평균의 부작용으로 인해 중앙값(Median) 등의 다른 대표값 종류가 필요한 것이다. 산포도(dispersion, scatter) - 사분 편차, 평균 편차, 표준 편차, 분산 그럼 과연 평균(M..
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